欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

SQL?Server索引結(jié)構(gòu)的具體使用

 更新時間:2022年02月25日 08:54:28   作者:喬安生  
索引是數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ),只有先搞明白索引的結(jié)構(gòu),才能搞明白索引運行的邏輯,本文主要介紹了SQL?Server?索引結(jié)構(gòu)的具體使用,具有一定的參考價值,感興趣的可以了解一下

索引是數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ),只有先搞明白索引的結(jié)構(gòu),才能搞明白索引運行的邏輯

本文通過 索引表、數(shù)據(jù)頁、執(zhí)行計劃、IO統(tǒng)計、B+Tree 來盡可能的介紹 SQL 語句中 WHERE 部分,和 SELECT 部分 的運行邏輯

名詞介紹

B+Tree:一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

  • 數(shù)據(jù)頁:數(shù)據(jù)庫保存數(shù)據(jù)的最小單位。(SQL Server一個數(shù)據(jù)頁的大小是 8K,一個表中所有的數(shù)據(jù)都被保存到一個個的數(shù)據(jù)頁中)
  • 索引組織表:大白話一張表有聚集索引就是索引組織表(把表中的數(shù)據(jù)頁以 B+Tree 的方式組織起來)
  • 索引表:一個索引對應(yīng)一張索引表,索引表中每條數(shù)據(jù)都對應(yīng)一張數(shù)據(jù)頁。

通過DBCC IND(數(shù)據(jù)庫, 表名, 索引Id) 命令可以獲取到表中指定索引的索引表信息

通過DBCC PAGE(數(shù)據(jù)庫, 1, 數(shù)據(jù)頁Id, 3) 命令可以獲取到某個數(shù)據(jù)頁中的數(shù)據(jù)

B+Tree結(jié)構(gòu)

準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

DROP TABLE Org_User
-- 創(chuàng)建測試表
CREATE TABLE Org_User(Id INT,UserName NVARCHAR(50),Age INT)
-- 創(chuàng)建聚集索引和非聚集索引
CREATE CLUSTERED INDEX Org_User_Id ON Org_User(Id)
CREATE NONCLUSTERED INDEX Org_User_Name ON Org_User(UserName)

CREATE TABLE #Temp(Id INT)
INSERT INTO #Temp VALUES(1)
INSERT INTO #Temp VALUES(2)
INSERT INTO #Temp VALUES(3)
INSERT INTO #Temp VALUES(4)
INSERT INTO #Temp VALUES(5)
INSERT INTO #Temp VALUES(6)
INSERT INTO #Temp VALUES(7)
INSERT INTO #Temp VALUES(8)
INSERT INTO #Temp VALUES(9)
INSERT INTO #Temp VALUES(10)

-- 批量插入10W條數(shù)據(jù)
INSERT  INTO dbo.Org_User
SELECT T1.Id, 'UserName_' + CONVERT(NVARCHAR(20), T1.Id) AS 'UserName', T1.Id + 10 AS 'Age' FROM 
(
    SELECT TOP 100000 Id = ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY T1.Id)
    FROM #Temp AS T1
    CROSS JOIN #Temp AS T2
    CROSS JOIN #Temp AS T3
    CROSS JOIN #Temp AS T4
    CROSS JOIN #Temp AS T5
    ORDER BY T1.Id
) AS T1

SELECT name, index_id,type_desc FROM SYS.INDEXES WHERE object_id = OBJECT_ID('Org_User');

SELECT  index_id ,
        index_type_desc ,
        index_depth ,
        page_count
FROM    sys.dm_db_index_physical_stats(DB_ID('Core2022'), OBJECT_ID('Org_User'), NULL, NULL, NULL)

在 sys.dm_db_index_physical_stats 這張系統(tǒng)表中

index_depth 表示索引的深度 (對應(yīng)上圖B+Tree就是樹的高度)

page_cout 表示索引數(shù)據(jù)頁的數(shù)量 (對應(yīng)上圖B+Tree就是葉子節(jié)點的數(shù)量)

這里獲取索引信息主要是為了 index_id

索引表

DBCC IND(Core2022, Org_User, 1)

DROP TABLE dbcc_ind
-- 創(chuàng)建一張表用來保存索引表信息
CREATE TABLE dbcc_ind
(
    PageFID NUMERIC(20),
    PagePID NUMERIC(20),
    IAMFID NUMERIC(20),
    IAMPID NUMERIC(20),
    ObjectID NUMERIC(20),
    IndexID NUMERIC(20),
    PartitionNumber NUMERIC(20),
    PartitionID NUMERIC(20),
    iam_chain_type VARCHAR(100),
    PageType NUMERIC(20),
    IndexLevel NUMERIC(20),
    NextPageFID NUMERIC(20),
    NextPagePID NUMERIC(20),
    PrevPageFID NUMERIC(20),
    PrevPagePID NUMERIC(20)
)

--DROP PROC proc_dbcc_ind
-- 創(chuàng)建存儲過程
CREATE PROC proc_dbcc_ind
AS
DBCC IND(Core2022,Org_User,1)

-- 把索引表中的數(shù)據(jù)批量插入到 dbcc_ind 中
INSERT INTO dbcc_ind
EXEC proc_dbcc_ind
SELECT 
    PagePID, -- 改行數(shù)據(jù)對應(yīng)的數(shù)據(jù)頁
    IndexLevel, -- 表示改行數(shù)據(jù)的級別 0葉子節(jié)點,1分支節(jié)點,=2根節(jié)點,僅限該Demo
    NextPagePID, -- 當(dāng)前節(jié)點的后繼節(jié)點 (后面的那個數(shù)據(jù)頁)
    PrevPagePID -- 當(dāng)前節(jié)點的前驅(qū)節(jié)點 (前面的那個數(shù)據(jù)頁)
FROM dbcc_ind
SELECT 
    PagePID,
    IndexLevel,
    NextPagePID,
    PrevPagePID 
FROM dbcc_ind 
WHERE IndexLevel = 0
ORDER BY NextPagePID

對 DBCC IND 中的數(shù)據(jù)進(jìn)行一個總結(jié)

通過觀察葉子節(jié)點的數(shù)據(jù)可以得到,每個節(jié)點都有一個前驅(qū)指針和后繼指針,構(gòu)成了一個雙向鏈表

通過 IndexLevel 這個字段區(qū)分 根節(jié)點、分支節(jié)點、葉子節(jié)點

通過 NextPagePID 和 PrevPagePID 兩個字段把相同深度的節(jié)點構(gòu)成了一個雙向鏈表

數(shù)據(jù)頁

DBCC TRACEON(3604) — 打開跟蹤標(biāo)記,不打開的話 DBCC PAGE 只能查看分支節(jié)點中的數(shù)據(jù),不能查看葉子節(jié)點中的數(shù)據(jù)

根節(jié)點

分支節(jié)點

葉子節(jié)點

非聚集索引的葉子節(jié)點

對索引表和根節(jié)點對應(yīng)的數(shù)據(jù)頁,分支節(jié)點對應(yīng)的數(shù)據(jù)頁,葉子節(jié)點對應(yīng)的數(shù)據(jù)頁進(jìn)行總結(jié)

聚集索引

  葉子節(jié)點中保存的是 Org_User 表中的數(shù)據(jù)

  根節(jié)點和分支節(jié)點中保存的是指向下一級節(jié)點的條件

  索引表中同級的節(jié)點都有一個前驅(qū)和后繼指針,這兩個指針把同級的節(jié)點構(gòu)建成了一個雙向鏈表

非聚集索引

  根節(jié)點和分支節(jié)點與聚集索引一直,都是指向下一級節(jié)點的條件

  葉子節(jié)點有區(qū)別包含 創(chuàng)建非聚集索引是指定的Key、指向該行數(shù)據(jù)實際地址的Key、保證索引唯一的Key

    UserName 就是創(chuàng)建索引時指定的,如果創(chuàng)建時指定多個,這里也會有多個

    Id 這個是指向這行數(shù)據(jù)真實地址的指針表結(jié)構(gòu)不同這個Key也不一樣

      索引組織表:這個Key就是創(chuàng)建聚集索引時指定的 Key

      堆表:就值這個行數(shù)據(jù)所在堆表的地址

    UNIQUIFIER 如果創(chuàng)建索引時指定該索引時唯一索引,那么這里就不會有這個字段,否則就會有這個字段用來區(qū)分重復(fù)的數(shù)據(jù)

通過索引表,找到 Id = 66666 的這行數(shù)據(jù)所在的數(shù)據(jù)頁    

對上圖進(jìn)行解釋

拿著 66666 從根節(jié)點指向的數(shù)據(jù)頁開始找

66666 > 36017 所以就跳轉(zhuǎn)到 491 這個數(shù)據(jù)頁

66511 < 66666 ≤ 66669 所以就跳轉(zhuǎn)到 2755 這個數(shù)據(jù)頁

因為 2755 這個數(shù)據(jù)頁已經(jīng)是葉子節(jié)點了,直接在里面搜索 66666

就找到了這一行數(shù)據(jù)

SET STATISTICS IO ON 
SELECT * FROM Org_User WHERE Id = 66666

回表

因為這條SQL返回的字段是 Select *

非聚集索引里面沒有 Age 這個字段

因此根據(jù) UserName_66666 從非聚集索引中找到這條數(shù)據(jù)之后,根據(jù) Id 到聚集索引里面在查一次,找到 Age 這個字段

覆蓋索引

Select Id,UserName 非聚集索引里面這兩個字段都有,所以就沒有必要在查詢聚集索引了

舉一個例子

SET STATISTICS IO ON
SELECT * FROM [Org_User] WHERE Id >= 1 AND Id <= 10
SELECT * FROM [Org_User] WHERE Id IN (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)

-- 上面這兩個SQL只有在 Id 為 Int 類型的時候才等價,在等價的前提下
-- 第一個SQL的效率要遠(yuǎn)超于第二個SQL

/*
SET STATISTICS IO ON (開啟后輸出的內(nèi)容)
(10 行受影響)
表 'Org_User'。掃描計數(shù) 1,邏輯讀取 3 次,物理讀取 0 次,預(yù)讀 0 次,lob 邏輯讀取 0 次,lob 物理讀取 0 次,lob 預(yù)讀 0 次。

(10 行受影響)
表 'Org_User'。掃描計數(shù) 10,邏輯讀取 30 次,物理讀取 0 次,預(yù)讀 0 次,lob 邏輯讀取 0 次,lob 物理讀取 0 次,lob 預(yù)讀 0 次。

很明顯 第一個SQL只有3次邏輯讀,而第二個有30次邏輯讀

*/

只有搞明白了索引運行的邏輯,結(jié)合執(zhí)行計劃等工具,才能搞明白什么情況下那些SQL更好

謠言:

  COUNT(*) 和 COUNT(列) 誰快,誰慢

  首先這兩種寫法都不等價 COUNT(*) 是所有的數(shù)據(jù) COUNT(列) NULL值不參與運算,所以如果COUNT的某一列中包含了NULL值算出來的數(shù)據(jù)可能就有問題了

  查詢速度

    COUNT(*) 更塊

    COUNT(列) 會受偏移量和字段中數(shù)據(jù)的大小影響

      (通過 SET STATISTICS TIME ON 可以非常簡單的得出結(jié)論)

  SQL語句 大表寫前面,小表寫后面

    當(dāng)前數(shù)據(jù)庫都會對SQL進(jìn)行優(yōu)化,所以無所謂誰在前,誰在后

  IN 與 EXISTS 誰好誰壞

    當(dāng)前數(shù)據(jù)庫都會對SQL進(jìn)行優(yōu)化,所以無所謂誰好,誰壞

  這些坑人的謠言還有很多,有些在老版本的數(shù)據(jù)庫是對的,在當(dāng)前的數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)過時了。

到此這篇關(guān)于SQL Server索引結(jié)構(gòu)的具體使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)SQL Server 索引結(jié)構(gòu)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

相關(guān)文章

最新評論