SQL SERVER大話儲存結構(2)_非聚集索引如何查詢到行記錄
1 行記錄如何儲存
這裡引入兩個概念:堆跟聚集索引表。本部分參考MSDN。1.1 堆表
堆表,沒有聚集索引的表格,可以建立一個或者多個非聚集索引。沒有按照某個規則進行儲存,一般來說,按照行記錄入表的順序,但是由於效能要求,可能會在不同區域移動入庫資料。像一堆沙子一樣,沒有明確的組織順序。 堆的 sys.partitions 中具有一行,對於堆使用的每個分割槽,都有 index_id = 0。預設情況下,一個堆有一個分割槽。 當堆有多個分割槽時,每個分割槽有一個堆結構,其中包含該特定分割槽的資料。例如,如果一個堆有四個分割槽,則有四個堆結構,每個分割槽有一個堆結構。 根據堆中的資料型別,每個堆結構將有一個或多個分配單元來儲存和管理特定分割槽的資料。每個堆中每個分割槽至少有一個 IN_ROW_DATA 分配單元。如果堆包含大型物件 (LOB) 列,則該堆的每個分割槽還將有一個 LOB_DATA 分配單元。如果堆包含超過 8,060 位元組的行大小限制的變數長度列,則它的每個分割槽中還會有一個 ROW_OVERFLOW_DATA 分配單元。 sys.system_internals_allocation_units系統檢視中的列 first_iam_page 指向 IAM 頁鏈中的第一個 IAM 頁,該 IAM 頁鏈可管理分配給特定分割槽中的堆的空間。 SQL Server 使用 IAM 頁在堆之間移動。堆內的資料頁和行沒有任何特定的順序,也不連結在一起。資料頁之間唯一的邏輯連線是記錄在 IAM 頁內的資訊。1.2 聚集索引表格
在 SQL Server 中,索引是按 B 樹結構進行組織的。 索引 B 樹中的每一頁稱為一個索引節點。 B 樹的頂端節點稱為根節點。 索引中的底層節點稱為葉節點。 根節點與葉節點之間的任何索引級別統稱為中間級。 在聚集索引中,葉節點包含基礎表的資料頁。 根節點和中間級節點包含存有索引行的索引頁。 每個索引行包含一個鍵值和一個指標,該指標指向 B 樹上的某一中間級頁或葉級索引中的某個資料行。 每級索引中的頁均被連結在雙向連結列表中。 聚集索引在 sys.partitions 中有一行,其中,索引使用的每個分割槽的 index_id = 1。 預設情況下,聚集索引有單個分割槽。 當聚集索引有多個分割槽時,每個分割槽都有一個包含該特定分割槽相關資料的 B 樹結構。 例如,如果聚集索引有四個分割槽,就有四個 B 樹結構,每個分割槽中有一個 B 樹結構。 根據聚集索引中的資料型別,每個聚集索引結構將有一個或多個分配單元,將在這些單元中儲存和管理特定分割槽的相關資料。 每個聚集索引的每個分割槽中至少有一個 IN_ROW_DATA 分配單元。 如果聚集索引包含大型物件 (LOB) 列,則它的每個分割槽中還會有一個 LOB_DATA 分配單元。 如果聚集索引包含的變數長度列超過 8,060 位元組的行大小限制,則它的每個分割槽中還會有一個 ROW_OVERFLOW_DATA 分配單元。 資料鏈內的頁和行將按聚集索引鍵值進行排序。 所有插入操作都在所插入行中的鍵值與現有行中的排序順序相匹配時執行。 下圖顯式了聚集索引單個分割槽中的結構。2 非聚集索引結構
無論是堆表還是聚集索引表格,都可以建立非聚集索引。非聚集索引頁也是B-TREE結構,但是,有幾點不同:非聚集索引不影響基礎表的儲存順序,其葉子節點是有索引頁組成而非資料頁組成。 當需要通過非聚集索引尋找行記錄時,先是在非聚集索引所在的B-TREE樹查詢,找到相應的葉子節點後,在根據該鍵值上的相應 行定位器 去查詢其所指向的 行記錄位置。 那麼,行定位器是怎麼樣的呢?3 非聚集索引鍵值內容
建立3個表格:堆表、聚集索引非唯一表及聚集索引唯一表,並且建立非聚集索引,同時INSERT 部分資料。 --建立堆表 create table tb_heap(id int ,name varchar(100),age int) --建立聚集索引(非唯一)表 create table tb_clu_no_unique(id int identity(1,1) ,name varchar(100),age int) create CLUSTERED index ix_clu_id on tb_clu_no_unique(id) --建立聚集索引且鍵值唯一表 create table tb_pk(id int primary key identity(1,1) ,name varchar(100),age int) --建立非聚集索引 create index ix_tb_pk_name on tb_pk(name) create index ix_tb_heap_name on tb_heap(name) create index ix_tb_clu_no_unique_name on tb_clu_no_unique(name) --造資料 insert into tb_pk(name,age) select name,cast(rand()*100 as int) from master.dbo.spt_values where name is not null insert into tb_clu_no_unique(name,age) select name,age from tb_pk insert into tb_heap(id,name,age) select id,name,age from tb_pk3.1 堆表上的非聚集索引
#會話視窗檢視ind,需要開啟 3604跟蹤 dbcc traceon(3604) dbcc ind('dbpage','tb_heap',2) 可以得出這些結論:- pageid=238是IAM頁,判斷依據是:IAMFID=NULL;
- tb_heap上的非聚集索引ix_tb_heap_name的B tree結構有2層,判斷依據是:IndexLevel最大值為1;
- B-tree樹中,根頁為 pageid=239,葉子節點的最左節點葉是 235
3.2 聚集索引表(唯一)的非聚集索引
#會話視窗檢視ind,需要開啟 3604跟蹤 dbcc traceon(3604) dbcc ind('dbpage','tb_pk',2) 根據2.1的推論,一樣可以得出這些結論:- pageid=121是IAM頁,判斷依據是:IAMFID=NULL;
- tb_pk上的非聚集索引ix_tb_pk_name的B tree結構有2層,判斷依據是:IndexLevel最大值為1;
- B-tree樹中,根頁為 pageid=126,葉子節點的最左節點葉是 120。
3.3 聚集索引表(非唯一)的非聚集索引
#會話視窗檢視ind,需要開啟 3604跟蹤 dbcc traceon(3604) dbcc ind('dbpage','tb_clu_no_unique',2) 根據2.1的推論,一樣可以得出這些結論:- pageid=172是IAM頁,判斷依據是:IAMFID=NULL;
- tb_pk上的非聚集索引tb_clu_no_unique的B tree結構有2層,判斷依據是:IndexLevel最大值為1;
- B-tree樹中,根頁為 pageid=174,葉子節點的最左節點葉是 171
- 堆表 的 非聚集索引 鍵值內容:索引列+RID
- 聚集且唯一索引表 的非聚集索引 鍵值內容:索引列+主鍵列
- 聚集且非唯一索引表 的非聚集索引 鍵值內容:索引列+主鍵列+UNIQUIFIER列
4 非聚集索引如何查詢頁
根據第二部分,可以很清楚每型別的非聚集索引的組成部分。 在堆表中,非聚集索引根據其鍵值內的RID列,直接進行物理查詢,從fileid找到pageid,在找到slotid來定位到行記錄,這個也就是所謂的書籤查詢,根據RID查詢。 在聚集且唯一的索引表中,非聚集索引根據其鍵值內部的 聚集索引列,找到聚集索引的B-TREE,根據 B-TREE 樹找到聚集索引的鍵值,鍵值下的葉子節點則為行記錄。 在聚集其非唯一索引表中,非聚集索引根據其鍵值內部的 聚集索引列,找到聚集索引的B-TREE,根據 B-TREE 樹找到聚集索引的鍵值,這裡會有些不一樣了,根據找到的鍵值,鍵值下的葉子節點可能會有多行記錄,這個時候,就需要uniquifier來識別行記錄。 參考文件: 《SQL Server效能調優實戰》相關推薦
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