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sqlserver索引的一些总结

如果说要对数据库进行优化,我们主要可以通过以下五种方法,对数据库系统进行优化

如果说要对数据库进行优化,我们主要可以通过以下五种方法,对数据库系统进行优化

1.1.1 摘要
如果说要对数据库进行优化,我们主要可以通过以下五种方法,对数据库系统进行优化。

1. 计算机硬件调优
2. 应用程序调优
3. 数据库索引优化
4. SQL语句优化
5. 事务处理调优

在本篇博文中,我们将想大家讲述数据库中索引类型和使用场合,本文以SQL Server为例,对于其他技术平台的朋友也是有参考价值的,只要替换相对应的代码就行了!

索引使数据库引擎执行速度更快,有针对性的数据检索,而不是简单地整表扫描(Full table scan)。

为了使用有效的索引,我们必须对索引的构成有所了解,而且我们知道在数据表中添加索引必然需要创建和维护索引表,所以我们要全局地衡量添加索引是否能提高数据库系统的查询性能。

在物理层面上,数据库有数据文件组成,而这些数据文件可以组成文件组,然后存储在磁盘上。每个文件包含许多区,每个区的大小为64K由八个物理上连续的页组成(一个页8K),我们知道页是SQL Server数据库中的数据存储的基本单位。为数据库中的数据文件(.mdf 或 .ndf)分配的磁盘空间可以从逻辑上划分成页(从0到n连续编号)。

页中存储的类型有:数据,索引和溢出。

文件和文件组
在SQL Server中,通过文件组这个逻辑对象对存放数据的文件进行管理。

1.1.2 正文

在物理层面上,数据库有数据文件组成,而这些数据文件可以组成文件组,然后存储在磁盘上。每个文件包含许多区,每个区的大小为64K由八个物理上连续的页组成(一个页8K),我们知道页是SQL Server数据库中的数据存储的基本单位。为数据库中的数据文件(.mdf 或 .ndf)分配的磁盘空间可以从逻辑上划分成页(从0到n连续编号)。

页中存储的类型有:数据,索引和溢出。

文件和文件组
在SQL Server中,通过文件组这个逻辑对象对存放数据的文件进行管理。

图1数据库文件组织

在顶层是我们的数据库,由于数据库是由一个或多个文件组组成,而文件组是由一个或多个文件组成的​​逻辑组,所以我们可以把文件组分散到不同的磁盘中,使用户数据尽可能跨越多个设备,多个I/O 运转,避免 I/O 竞争,从而均衡I/O负载,克服访问瓶颈。

区和页
如图2所示,文件是由区组成的,而区由八个物理上连续的页组成,由于区的大小为64K,所以每当增加一个区文件就增加64K。

图2文件组成

页中保存的数据类型有:表数据、索引数据、溢出数据、分配映射、页空闲空间、索引分配等,具体如下图所示:
表1页中保存的数据类型

在数据页上,数据行紧接着页头(标头)按顺序放置;页头包含标识值,如页码或对象数据的对象ID;数据行持有实际的数据;最后,页的末尾是行偏移表,对于页中的每一行,每个行偏移表都包含一个条目,每个条目记录对应行的第一个字节与页头的距离,行偏移表中的条目的顺序与页中行的顺序相反。

图3数据页

索引的基本结构
“索引(Index)提供查询的速度”这是对索引的最基本的解释,接下来我们将通过介绍索引的组成,让大家对索引有更深入的理解。

索引是数据库中的一个独特的结构,由于它保存数据库信息,那么我们就需要给它分配磁盘空间和维护索引表。创建索引并不会改变表中的数据,它只是创建了一个新的数据结构指向数据表;打个比方,平时我们使用字典查字时,首先我们要知道查询单词起始字母,然后翻到目录页,接着查找单词具体在哪一页,这时我们目录就是索引表,而目录项就是索引了。

当然,索引比字典目录更为复杂,因为数据库必须处理插入,删除和更新等操作,这些操作将导致索引发生变化。

叶节点

假设我们磁盘上的数据是物理有序的,那么数据库在进行插入,删除和更新操作时,必然会导致数据发生变化,如果我们要保存数据的连续和有序,那么我们就需要移动数据的物理位置,这将增大磁盘的I/O,使得整个数据库运行非常缓慢;使用索引的主要目的是使数据逻辑有序,使数据独立于物理有序存储。

为了实现数据逻辑有序,索引使用双向链表的数据结构来保持数据逻辑顺序,如果要在两个节点中插入一个新的节点只需修改节点的前驱和后继,而且无需修改新节点的物理位置。

双向链表(Doubly linked list)也叫双链表,是链表的一种,它的每个数据结点中都有两个指针,分别指向直接后继和直接前驱。所以,从双向链表中的任意一个结点开始,都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点。

理论上说,从双向链表中删除一个元素操作的时间复杂度是O(1),如果希望删除一个具体有给定关键字的元素,那么最坏的情况下的时间复杂度为O(n)。

在删除的过程中,我们只需要将要删除的节点的前节点和后节点相连,然后将要删除的节点的前节点和后节点置为null即可。

代码如下:
//伪代码
node.prev.next=node.next;
node.next.prev=node.prev;
node.prev=node.next=null;



图4索引的叶节点和相应的表数据

如上图4所示,索引叶节点包含索引值和相应的RID(ROWID),而且叶节点通过双向链表有序地连接起来;同时我们主要到数据表不同于索引叶节点,表中的数据无序存储,它们不全是存储在同一表块中,而且块之间不存在连接。

总的来说,索引保存着具体数据的物理地址值。

索引的类型

我们知道索引的类型有两种:聚集索引和非聚集索引。
聚集索引:物理存储按照索引排序。
非聚集索引:物理存储不按照索引排序。

聚集索引

聚集索引的数据页是物理有序地存储,数据页是聚集索引的叶节点,数据页之间通过双向链表的形式连接起来,而且实际的数据都存储在数据页中。当我们给表添加索引后,表中的数据将根据索引进行排序。
假设我们有一个表T_Pet,它包含四个字段分别是:animal,name,sex和age,而且使用animal作为索引列,具体SQL代码如下:
代码如下:
-----------------------------------------------------------
---- Create T_Pet table in tempdb.
-----------------------------------------------------------
USE tempdb
CREATE TABLE T_Pet
(
animal VARCHAR(20),
[name] VARCHAR(20),
sex CHAR(1),
age INT
)
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX T_PetonAnimal1_ClterIdx ON T_Pet (animal)

-----------------------------------------------------------
---- Insert data into data table.
-----------------------------------------------------------
代码如下:
DECLARE @i int
SET @i=0
WHILE(@i<1000000)
BEGIN
INSERT INTO T_Pet (
animal,
[name],
sex,
age
)
SELECT [dbo].random_string(11) animal,
[dbo].random_string(11) [name],
'F' sex,
cast(floor(rand()*5) as int) age
SET @i=@i+1
END
INSERT INTO T_Pet VALUES('Aardark', 'Hello', 'F', 1)
INSERT INTO T_Pet VALUES('Cat', 'Kitty', 'F', 2)
INSERT INTO T_Pet VALUES('Horse', 'Ma', 'F', 1)
INSERT INTO T_Pet VALUES('Turtles', 'SiSi', 'F', 4)
INSERT INTO T_Pet VALUES('Dog', 'Tomma', 'F', 2)
INSERT INTO T_Pet VALUES('Donkey', 'YoYo', 'F', 3)


图5聚集索引

如上图5所示,从左往右的第一和第二层是索引页,第三层是数据页(叶节点),数据页之间通过双向链表连接起来,而且数据页中的数据根据索引排序;假设,我们要查找名字(name)为Xnnbqba的动物Ifcey,这里我们以animal作为表的索引,所以数据库首先根据索引查找,当找到索引值animal = ‘Ifcey时,接着查找该索引的数据页(叶节点)获取具体数据。具体的查询语句如下:
代码如下:
SET STATISTICS PROFILE ON
SET STATISTICS TIME ON

SELECT animal, [name], sex, age
FROM T_Pet
WHERE animal = 'Ifcey'

SET STATISTICS PROFILE OFF
SET STATISTICS TIME OFF

当我们执行完SQL查询计划时,把鼠标指针放到“聚集索引查找”上,这时会出现如下图信息,我们可以查看到一个重要的信息Logical Operation——Clustered Index Seek,SQL查询是直接根据聚集索引获取记录,查询速度最快。

图6查询计划

从下图查询结果,我们发现查询步骤只有2步,首先通过Clustered Index Seek快速地找到索引Ifcey,接着查询索引的叶节点(数据页)获取数据。

查询执行时间:CPU 时间= 0 毫秒,占用时间= 1 毫秒。

图7查询结果

现在我们把表中的索引删除,重新执行查询计划,这时我们可以发现Logical Operation已经变为Table Scan,由于表中有100万行数据,这时查询速度就相当缓慢。

图8查询计划

从下图查询结果,我们发现查询步骤变成3步了,首先通过Table Scan查找animal = ‘Ifcey',在执行查询的时候,SQL Server会自动分析SQL语句,而且它估计我们这次查询比较耗时,所以数据库进行并发操作加快查询的速度。

查询执行时间:CPU 时间= 329 毫秒,占用时间= 182 毫秒。

图9查询结果

通过上面的有聚集索引和没有的对比,我们发现了查询性能的差异,如果使用索引数据库首先查找索引,而不是漫无目的的全表遍历。

非聚集索引

在没有聚集索引的情况下,表中的数据页是通过堆(Heap)形式进行存储,堆是不含聚集索引的表;SQL Server中的堆存储是把新的数据行存储到最后一个页中。

非聚集索引是物理存储不按照索引排序,非聚集索引的叶节点(Index leaf pages)包含着指向具体数据行的指针或聚集索引,数据页之间没有连接是相对独立的页。

假设我们有一个表T_Pet,它包含四个字段分别是:animal,name,sex和age,而且使用animal作为非索引列,具体SQL代码如下:
代码如下:
-----------------------------------------------------------
---- Create T_Pet table in tempdb with NONCLUSTERED INDEX.
-----------------------------------------------------------
USE tempdb
CREATE TABLE T_Pet
(
animal VARCHAR(20),
[name] VARCHAR(20),
sex CHAR(1),
age INT
)
CREATE UNIQUE NONCLUSTERED INDEX T_PetonAnimal1_NonClterIdx ON T_Pet (animal)




图10非聚集索引

接着我们要查询表中animal = ‘Cat'的宠物信息,具体的SQL代码如下:
代码如下:
SET STATISTICS PROFILE ON
SET STATISTICS TIME ON

SELECT animal, [name], sex, age
FROM T_Pet
WHERE animal = 'Cat'

SET STATISTICS PROFILE OFF
SET STATISTICS TIME OFF

如下图所示,我们发现查询计划的最右边有两个步骤:RID和索引查找。由于这两种查找方式相对于聚集索引查找要慢(Clustered Index Seek)。

图11查询计划

首先SQL Server查找索引值,然后根据RID查找数据行,直到找到符合查询条件的结果。

查询执行时间:CPU 时间= 0 毫秒,占用时间= 1 毫秒

图12查询结果

堆表非聚集索引

由于堆是不含聚集索引的表,所以非聚集索引的叶节点将包含指向具体数据行的指针。

以前面的T_Pet表为例,假设T_Pet使用animal列作为非聚集索引,那么它的堆表非聚集索引结构如下图所示:

图13堆表非聚集索引

通过上图,我们发现非聚集索引通过双向链表连接,而且叶节点包含指向具体数据行的指针。

如果我们要查找animal = ‘Dog'的信息,首先我们遍历第一层索引,然后数据库判断Dog属于Cat范围的索引,接着遍历第二层索引,然后找到Dog索引获取其中的保存的指针信息,根据指针信息获取相应数据页中的数据,接下来我们将通过具体的例子说明。

现在我们创建表employees,然后给该表添加堆表非聚集索引,具体SQL代码如下:
代码如下:
USE tempdb
---- Creates a sample table.
CREATE TABLE employees (
employee_id NUMERIC NOT NULL,
first_name VARCHAR(1000) NOT NULL,
last_name VARCHAR(900) NOT NULL,
date_of_birth DATETIME ,
phone_number VARCHAR(1000) NOT NULL,
junk CHAR(1000) ,
CONSTRAINT employees_pk PRIMARY KEY NONCLUSTERED (employee_id)
);

GO现在我们查找employee_id = 29976的员工信息。
代码如下:
SELECT *
FROM employees
WHERE employee_id = 29976

查询计划如下图所示:

图14查询计划

首先,查找索引值employee_id = ‘29976'的索引,然后根据RID查找符合条件的数据行;所以说,堆表索引的查询效率不如聚集表,接下来我们将介绍聚集表的非聚集索引。

聚集表非聚集索引

当表上存在聚集索引时,任何非聚集索引的叶节点不再是包含指针值,而是包含聚集索引的索引值。

以前面的T_Pet表为例,假设T_Pet使用animal列作为非聚集索引,那么它的索引表非聚集索引结构如下图所示:

图15索引表非聚集索引

通过上图,我们发现非聚集索引通过双向链表连接,而且叶节点包含索引表的索引值。

如果我们要查找animal = ‘Dog'的信息,首先我们遍历第一层索引,然后数据库判断Dog属于Cat范围的索引,接着遍历第二层索引,然后找到Dog索引获取其中的保存的索引值,然后根据索引值获取相应数据页中的数据。

接下来我们修改之前的employees表,首先我们删除之前的堆表非聚集索引,然后增加索引表的非聚集索引,具体SQL代码如下:
代码如下:
ALTER TABLE employees
DROP CONSTRAINT employees_pk

ALTER TABLE employees
ADD CONSTRAINT employees_pk PRIMARY KEY CLUSTERED (employee_id)
GO

SELECT * FROM employees
WHERE employee_id=29976

图16查询计划

索引的有效性
SQL Server每执行一个查询,首先要检查该查询是否存在执行计划,如果没有,则要生成一个执行计划,那么什么是执行计划呢?简单来说,它能帮助SQL Server制定一个最优的查询计划。(关于查询计划请参考这里)

下面我们将通过具体的例子说明SQL Server中索引的使用,首先我们定义一个表testIndex,它包含三个字段testIndex,bitValue和filler,具体的SQL代码如下:
代码如下:
-----------------------------------------------------------
---- Index Usefulness sample
-----------------------------------------------------------

CREATE TABLE testIndex
(
testIndex int identity(1,1) constraint PKtestIndex primary key,
bitValue bit,
filler char(2000) not null default (replicate('A',2000))
)

CREATE INDEX XtestIndex_bitValue on testIndex(bitValue)
GO

INSERT INTO testIndex(bitValue)
VALUES (0)
GO 20000 --runs current batch 20000 times.

INSERT INTO testIndex(bitValue)
VALUES (1)
GO 10 --puts 10 rows into table with value 1

接着我们查询表中bitValue = 0的数据行,而且表中bitValue = 0的数据有2000行。
代码如下:
SELECT *
FROM testIndex
WHERE bitValue = 0

图17查询计划

现在我们查询bitValue = 1的数据行。

SELECT *FROM testIndexWHERE bitValue = 1

图18查询计划

现在我们注意到对同一个表不同数据查询,居然执行截然不同的查询计划,这究竟是什么原因导致的呢?

我们可以通过使用DBCC SHOW_STATISTICS查看到表中索引的详细使用情况,具体SQL代码如下:
代码如下:
UPDATE STATISTICS dbo.testIndex
DBCC SHOW_STATISTICS('dbo.testIndex', 'XtestIndex_bitValue')
WITH HISTOGRAM


图19直方图

通过上面的直方图,我们知道SQL Server估计bitValue = 0数据行行有约19989行,而bitValue = 1估计约21;SQL Server优化器根据数据量估算值,采取不同的执行计划,从而到达最优的查询性能,由于bitValue = 0数据量大,SQL Server只能提供扫描聚集索引获取相应数据行,而bitValue = 1实际数据行只有10行,SQL Server首先通过键查找bitValue = 1的数据行,然后嵌套循环联接到聚集索引获得余下数据行。

总结 完整实例代码:
代码如下:
-- =============================================
-- Author: JKhuang
-- Create date: 04/20/2012
-- Description: Create sample for Clustered and
-- Nonclustered index.
-- =============================================

-----------------------------------------------------------
---- Create T_Pet table in tempdb with NONCLUSTERED INDEX.
-----------------------------------------------------------
USE tempdb
CREATE TABLE T_Pet
(
animal VARCHAR(20),
[name] VARCHAR(20),
sex CHAR(1),
age INT
)
CREATE UNIQUE NONCLUSTERED INDEX T_PetonAnimal1_NonClterIdx ON T_Pet (animal)
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX T_PetonAnimal1_ClterIdx ON T_Pet (animal)
-----------------------------------------------------------
---- Insert data into data table.
-----------------------------------------------------------
DECLARE @i int
SET @i=0
WHILE(@i<1000000)
BEGIN
INSERT INTO T_Pet (
animal,
[name],
sex,
age
)
SELECT [dbo].random_string(11) animal,
[dbo].random_string(11) [name],
'F' sex,
cast(floor(rand()*5) as int) age
SET @i=@i+1
END
INSERT INTO T_Pet VALUES('Aardark', 'Hello', 'F', 1)
INSERT INTO T_Pet VALUES('Cat', 'Kitty', 'F', 2)
INSERT INTO T_Pet VALUES('Horse', 'Ma', 'F', 1)
INSERT INTO T_Pet VALUES('Turtles', 'SiSi', 'F', 4)
INSERT INTO T_Pet VALUES('Dog', 'Tomma', 'F', 2)
INSERT INTO T_Pet VALUES('Donkey', 'YoYo', 'F', 3)

SET STATISTICS PROFILE ON
SET STATISTICS TIME ON
SELECT animal, [name], sex, age
FROM T_Pet
WHERE animal = 'Cat'
SET STATISTICS PROFILE OFF
SET STATISTICS TIME OFF

-----------------------------------------------------------
---- Create employees table in tempdb.
-----------------------------------------------------------
CREATE TABLE employees (

employee_id NUMERIC NOT NULL,
first_name VARCHAR(1000) NOT NULL,
last_name VARCHAR(900) NOT NULL,
date_of_birth DATETIME ,
phone_number VARCHAR(1000) NOT NULL,
junk CHAR(1000) ,
--PK constraint defaults to clustered
CONSTRAINT employees_pk PRIMARY KEY (employee_id)
);
GO

-----------------------------------------------------------
---- Insert data into data table.
-----------------------------------------------------------
CREATE VIEW rand_helper AS SELECT RND=RAND();
GO
---- Generates random string function.
CREATE FUNCTION random_string (@maxlen int) RETURNS VARCHAR(255)
AS BEGIN
DECLARE @rv VARCHAR(255)
DECLARE @loop int
DECLARE @len int
SET @len = (SELECT CAST(rnd * (@maxlen-3) AS INT) +3
FROM rand_helper)
SET @rv = ''
SET @loop = 0
WHILE @loop < @len BEGIN
SET @rv = @rv
+ CHAR(CAST((SELECT rnd
FROM rand_helper) * 26 AS INT )+97)
IF @loop = 0 BEGIN
SET @rv = UPPER(@rv)
END
SET @loop = @loop +1;
END
RETURN @rv
END
GO
---- Generates random date function.
CREATE FUNCTION random_date (@mindaysago int, @maxdaysago int)
RETURNS VARCHAR(255)
AS BEGIN
DECLARE @rv datetime
SET @rv = (SELECT GetDate()
- rnd * (@maxdaysago-@mindaysago)
- @mindaysago
FROM rand_helper)
RETURN @rv
END
GO
---- Generates random int function.
CREATE FUNCTION random_int (@min int, @max int) RETURNS INT
AS BEGIN
DECLARE @rv INT
SET @rv = (SELECT rnd * (@max) + @min
FROM rand_helper)
RETURN @rv
END
GO
---- Inserts data into employees table.
WITH generator (n) as
(
select 1
union all
select n + 1 from generator
where N < 30000
)
INSERT INTO employees (employee_id
, first_name, last_name
, date_of_birth, phone_number, junk)
select n employee_id
, [dbo].random_string(11) first_name
, [dbo].random_string(11) last_name
, [dbo].random_date(20*365, 60*365) dob
, 'N/A' phone
, 'junk' junk
from generator
OPTION (MAXRECURSION 30000)
-----------------------------------------------------------
---- Index Usefulness sample
-----------------------------------------------------------
CREATE TABLE testIndex
(
testIndex int identity(1,1) constraint PKtestIndex primary key,
bitValue bit,
filler char(2000) not null default (replicate('A',2000))
)
CREATE INDEX XtestIndex_bitValue on testIndex(bitValue)
GO
INSERT INTO testIndex(bitValue)
VALUES (0)
GO 20000 --runs current batch 20000 times.
INSERT INTO testIndex(bitValue)
VALUES (1)
GO 10 --puts 10 rows into table with value 1
SELECT filler
FROM testIndex
WHERE bitValue = 1
UPDATE STATISTICS dbo.testIndex
DBCC SHOW_STATISTICS('dbo.testIndex', 'XtestIndex_bitValue')
WITH HISTOGRAM
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