基础资料
1.1页
SQL Server 中数据存储的基本单位是页。编号0-n，所有IO 操作在页级执行，不论是磁盘IO或是缓存池IO(Buffer Pool).
下图是页的结构
注：
1 每个页固定大小是8K，其中标头固定占96字节，页尾部行偏移信息占36字节，剩余空间8060字节是有效空间，存放数据以及开销。
2 如果数据行中包含数据类型为varchar、nvarchar、varbinary 和 sql_variant的列，导致该行超出8060字节，则该列会被移到ROW_OVERFLOW_DATA(行溢出数据) 分配单元中的页，而在原位置生成一个24字节的指针，此后该列长度减少，又会被移到原始数据页(IN_ROW_DATA,行内数据)。
另，varchar(max)、nvarchar(max)、varbinary(max)、ntext、text、image 或 xml列由表选项控制，直接存放在LOB类型页(LOB_DATA)或者存储16字节指针在原页实际数据存放LOB类型页。
开始验证，环境sqlserver 2008 r2，版本号10.50.1600，固定长度列的情况不再演示，仅仅演示下变长，且溢出的情况
1 行溢出列
CREATE TABLE test1(ID INT NOT NULL,col VARCHAR(8000),col1 CHAR(8000));
INSERT INTO test1
SELECT 1,REPLICATE('a',2000),'b'—col1是定长数据，为IN_ROW_DATA,col是变长，且此时该行数据长度超过8K页范围
--查看页数
--查看页ID以及实际数据情况
注：PageType 1 数据页 2 索引页 3 LOB页 10 IAM页(Index Allocation Map,每个表或者索引均有此类页，用来表示表或索引使用的区(extent，每8个连续页组成一个区)信息)
这几种页类型是数据页类型，其他管理类页此处暂不讨论。
页头部信息
数据信息
Record Type = PRIMARY_RECORD Record Attributes = NULL_BITMAP VARIABLE_COLUMNS
Record Size = 8039
Memory Dump @0x000000000EDFC060
0000000000000000: 3000481f 01000000 62202020 20202020 †0.H.....b
------此处略去n行
0000000000001F50: 00000001 0000009f 150000d0 0700004f †...............O (此处的变长数据存储区，因长度超出范围，存储24字节指针，下面可见)
0000000000001F60: 00000001 000000††††††††††††††††††††††.......
Slot 0 Column 1 Offset 0x4 Length 4 Length (physical) 4
ID= 1
col = [BLOB Inline Root] Slot 0 Column 2 Offset 0x1f4f Length 24 Length (physical) 24
Level = 0 Unused = 0 UpdateSeq = 1
TimeStamp = 362741760
Link 0
Size = 2000 RowId = (1:79:0) （指针指示的该变长列位置，从第一个图亦可看到，页79是行溢出数据）
2 LOB类型列
，text,ntext,image已经被varchar(max),nvarchar(max)取代，不再建议使用，此处以varchar(max)为例
--查看页数
注：可以看到，虽然插入的数据为4000个字符，但仍分配了一个LOB页，因为表选项已经开启，值为1
--查看页ID及实际数据
--页头略去
Record Type = PRIMARY_RECORD Record Attributes = NULL_BITMAP VARIABLE_COLUMNS
Record Size = 31
Memory Dump @0x000000000F99A060
0000000000000000: 30000800 01000000 0200e001 001f8000 †0...............
0000000000000010: 00d10700 00000072 00000001 000100††††.......r.......
Slot 0 Column 1 Offset 0x4 Length 4 Length (physical) 4
ID = 1
col = [Textpointer] Slot 0 Column 2 Offset 0xf Length 16 Length (physical) 16 （此处是指针，16字节）
TextTimeStamp = 131137536 RowId = (1:114:1)
然而，表的这个选项默认是0，即未开启，此时情况同varchar类型的行溢出列
1.2 索引
以下图是索引的结构
注：(1) 索引是一个B树结构，即从根节点到每一个叶子节点深度相同
(2) 每一个层级(根节点，中间节点，叶子节点)的页均被链接在双向链表中
(3) 不同的层级间，只能通过上级节点访问下一级节点
索引的root_page(根页),first_page(首页)可以通过sys.system_internals_allocation_units查看,详细内容不作介绍
2聚集索引键选择原则
2.1聚集索引所在的列或列的组合最好是唯一的
SQLServer操作数据的最小单元是页，所以，索引占用页数越少，读取索引速度越快
CREATE TABLE test4(ID INT NOT NULL ,col CHAR(200))
--创建聚集索引
CREATE CLUSTERED INDEX IXC_test4 ON test4(ID)
--插入20万条数据，每条重复2次
;WITH
L0 AS(SELECT 1 AS c UNION ALL SELECT 1),
L1 AS(SELECT 1 AS c FROM L0 AS A, L0 AS B),
L2 AS(SELECT 1 AS c FROM L1 AS A, L1 AS B),
L3 AS(SELECT 1 AS c FROM L2 AS A, L2 AS B),
L4 AS(SELECT 1 AS c FROM L3 AS A, L3 AS B),
L5 AS(SELECT 1 AS c FROM L4 AS A, L4 AS B),
Nums AS(SELECT ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY c) AS n FROM L5)
INSERT INTO test4
SELECT n,'a'
FROM Nums CROSS JOIN (SELECT 1 AS col UNION ALL SELECT 1) t
WHERE n <= 100000
--查看页数
--删除数据，再次插入20万条，不重复
TRUNCATE TABLE test4
;WITH
L0 AS(SELECT 1 AS c UNION ALL SELECT 1),
L1 AS(SELECT 1 AS c FROM L0 AS A, L0 AS B),
L2 AS(SELECT 1 AS c FROM L1 AS A, L1 AS B),
L3 AS(SELECT 1 AS c FROM L2 AS A, L2 AS B),
L4 AS(SELECT 1 AS c FROM L3 AS A, L3 AS B),
L5 AS(SELECT 1 AS c FROM L4 AS A, L4 AS B),
Nums AS(SELECT ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY c) AS n FROM L5)
INSERT INTO test4
SELECT n,'a'
FROM Nums
WHERE n <= 200000;
--再次查看
两次插入数据一样(int 4字节，char 200字节，都是定长)，条数一样(200000)，占用页数不同，为何？
--查看聚集索引有重复键值的情况，某个索引页
注:创建聚集索引不带UNIQUE关键字，则SQLServer会添加一个附加列uniquifier，用于区分唯一性，该列占用4字节
而使用了uniquifier后，对性能产生的影响如下：
(1)SQL Server必须在插入或者更新时对现在数据进行判断是否和现有的键重复，如果重复，则需要生成uniquifier。
(2)因为需要对相同值的键添加额外的uniquifier来区分，所以键的大小被额外的增加了。因此无论是叶子节点和非叶子节点，都需要更多的页进行存储。(这就是上述现象出现的原因)
从而还影响到了非聚集索引，使得非聚集索引的书签列变大，从而非聚集索引也需要更多的页进行存储。(因为非聚集索引要引用聚集索引的键列，下面环节2.3有演示)
以下是数据片段
0000000000000000: 1000d000 1d000000 61202020 20202020 †........a
--数据略去
00000000000000D0: 030000†††††††††††††††††††††††††††††††...
Slot 0 Column 0 Offset 0x0 Length 4 Length (physical) 0—-第一个值不加uniquifier
UNIQUIFIER = 0
Slot 0 Column 1 Offset 0x4 Length 4 Length (physical) 4
ID = 29
Slot 0 Column 2 Offset 0x8 Length 200 Length (physical) 200
col = a
Slot 0 Offset 0x0 Length 0 Length (physical) 0
KeyHashValue = (48f7cc7c34f7)
0000000000000000: 3000d000 1d000000 61202020 20202020 †0.......a
--数据略去
00000000000000D0: 03000001 00db0001 000000†††††††††††††...........
Slot 1 Column 0 Offset 0xd7 Length 4 Length (physical) 4—-第二个值加uniquifier，因为此时有重复数据了
UNIQUIFIER = 1
Slot 1 Column 1 Offset 0x4 Length 4 Length (physical) 4
ID = 29
Slot 1 Column 2 Offset 0x8 Length 200 Length (physical) 200
col = a
注：再次创建一样的表，建立唯一聚集索引 CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX IXC_test5 ON test5(ID)
结果和上述test4插入唯一数据的情况一样，占用5264个页
2.2使用窄列或窄列组合作为聚集索引列
这个道理和上面减少页的原理一样,窄列使得键的大小变小。使得聚集索引的非叶子节点减少，而非聚集索引的书签变小，从而叶子节点页变得更少。最终提高了性能。
2.3使用值很少变动的列或列的组合作为聚集索引列
为表创建聚集索引后，SQL Server按照键查找行。因为在B树中，数据是有序的，所以当聚集索引键发生改变时，不仅仅需要改变值本身，还需要改变这个键所在行的位置（RID，即磁盘上的位置，即上述图示常见的slot），因此有可能使得行从一页移动到另一页。 因此会带来如下问题：
行从一页移动到另一页，这个操作是需要开销的,不仅如此，这个操作还可能影响到其他行，使得其他行也需要移动位置，由此产生分页。
行在页之间的移动会产生索引碎片。
键的改变会影响到非聚集索引，使得非聚集索引的书签列也需要改变。
仅仅演示下非聚集索引引用聚集索引键列的情况，插入数据引起的行移动甚至页拆分暂不演示
CREATE TABLE test5(ID INT NOT NULL PRIMARY KEY ,ID1 INT NOT NULL )--主键默认是聚集索引，只要创建的时候是该表不存在其他索引，而且不加NONCLUSTERED关键字
--创建索引
CREATE INDEX IX_test5 ON test5(ID1)
--插入数据
;WITH
L0 AS(SELECT 1 AS c UNION ALL SELECT 1),
L1 AS(SELECT 1 AS c FROM L0 AS A, L0 AS B),
L2 AS(SELECT 1 AS c FROM L1 AS A, L1 AS B),
L3 AS(SELECT 1 AS c FROM L2 AS A, L2 AS B),
L4 AS(SELECT 1 AS c FROM L3 AS A, L3 AS B),
L5 AS(SELECT 1 AS c FROM L4 AS A, L4 AS B),
Nums AS(SELECT ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY c) AS n FROM L5)
INSERT INTO test5
SELECT n,n+1000
FROM Nums
WHERE n <= 10000;
--查看聚集索引
DBCC IND(testdb,'test5',1)
indexID>1的为非聚集索引，indexID=1的为聚集索引，indexlevel>0的为中间节点，PageType=2是索引页
页ID=10780是聚集索引中间节点，通过这个页可以查看叶子节点及起始键值
可以看到，没有uniquifier列，因为我们创建的聚集索引是主键，即PRIMARY KEY CLUSTERED
再次查询叶子节点childpageid即可看到索引页内容，不再演示
--查看非聚集索引
DBCC IND(testdb,'test5',-1)
indexID>1的为非聚集索引，indexlevel>0的为中间节点，10782
DBCC PAGE(testdb,1,10782,3)
可以看到，我们创建的非聚集索引键列是ID1，实际查到的有2个，其中一个是聚集索引的键列ID，正是通过这个键列才能找到不包含在非聚集索引中的其他列的数据
2.4最好使用自增列作为聚集索引列
同样推荐创建一个和数据本身无关的自增列作为聚集索引列。如上2.3所述，如果使用自增列，新行的插入则会大大的减少分页和碎片。
总结，聚集索引键列选择原则，唯，窄，增