• SQL SERVER大话存储结构(4)_复合索引与包含索引


     
     
     
        索引这块从存储结构来分,有2大类,聚集索引和非聚集索引,而非聚集索引在堆表或者在聚集索引表都会对其 键值有所影响,这块可以详细查看本系列第二篇文章:SQL SERVER大话存储结构_(2)_非聚集索引如何查找到行记录
     
        非聚集索引内又分为多类:单列索引、复合索引、包含索引、过滤索引等。之前文章有具体分析过非聚集索引的存储情况,但是没有对复合索引及包含索引做过多说明,本文来讲讲这两个索引。
      


        如果转载,请注明博文来源: www.cnblogs.com/xinysu/   ,版权归 博客园 苏家小萝卜 所有。望各位支持!
     
        本系列上一篇博文链接:SQL SERVER大话存储结构(3)_数据行的行结构


    1 语法及说明

    --复合索引
    CREATE INDEX IndexName ON tbname(columna,columnb [,columnc...] )
     
    --包含索引
    CREATE INDEX IndexName ON tbname(columna [,columnb,columnc...] ) INCLUDE (column1 [,column2,column3...])
         复合索引,顾名思义,及多个列组成的索引,列的顺序非常重要,关系到查询性能,这点后面会说明。
         包含索引,建索引SQL 中含有 include 字段,索引键值用于WHERE条件过滤,INCLUDE字段用于 SELECT 展示,这点后面也会说明。
         无论是符合索引还是包含索引,都有索引键值长度不能超过900字节的限制,但是要注意一点,包含索引的include字段是不包括在里边的。

    2 索引页存储情况

        从索引页的存储情况来分析,分析过程中,重点在查看复合索引跟包含包含索引在 子节点及叶子结点的键值情况。

    2.1 创建测试表格

        创建表格 tbindex,建立两个测试索引,同时造数据。
     1 CREATE TABLE tbindex(
     2 id int identity(1,1) not null primary key ,
     3 name varchar(50) not null,
     4 type varchar(10) not null,
     5 numbers int not null
     6 )
     7 GO
     8  
     9 CREATE INDEX ix_number_name ON tbindex(numbers,name)
    10 GO
    11 CREATE INDEX ix_name ON tbindex(numbers) INCLUDE (name)
    12 GO
    13  
    14 DECLARE @ID INT
    15 SET @ID=1
    16 WHILE @ID<=5
    17 BEGIN
    18      INSERT INTO tbindex(name,type,numbers)
    19      SELECT
    20            name,
    21          type,
    22          object_id+@id
    23      FROM sys.objects
    24  
    25         SET @ID=@ID+1
    26 END

    2.2 分析索引行

    --查看该表格索引的id情况
    SELECT * FROM sys.indexes WHERE object_id=object_id('tbindex')
    --PK__tbindex__3213E83F89582AC3    1
    --ix_number_name    2
    --ix_number    3
     
    DBCC traceon(3604)
    DBCC ind('dbpage','tbindex',-1)
     
    DBCC PAGE('dbpage',1,395,3)
    DBCC PAGE('dbpage',1,396,3)
     
    DBCC PAGE('dbpage',1,397,3)
    DBCC PAGE('dbpage',1,398,3)
     

        分析查看,得知:
    • 复合索引 IX_number_name的索引节点为pageid=395,再挑选一个叶子结点来分析 pageid=396;
    • 包含索引 IX_number 的索引节点为 pageid=397,再挑选一个叶子节点来分析 pageid=398。
     
    --复合索引,395为索引页节点,396为索引页叶子节点
    DBCC PAGE('dbpage',1,395,3)
    DBCC PAGE('dbpage',1,396,3)
     
    --包含索引,397为索引页节点,398为索引页叶子节点
    DBCC PAGE('dbpage',1,397,3)
    DBCC PAGE('dbpage',1,398,3)
     
     
        从这里可以看出,复合索引跟包含索引的 所有索引列都会存储在索引叶子节点跟子节点,但是包含索引 的INCLUDE列,不在索引页的子节点存储,仅存储在 索引页的叶子节点上。
        从这里不难理解,为什么之前说 include列用于 select 列,而不用于 where 列过滤。因为非聚集索引当索引页面有多层的时候,是先查询 索引的子节点,再查询索引的叶子节点,而包含索引的INCLUDE列不在叶子节点中存储,无法根据其来进行过滤。

    3  对查询的影响

    3.1 复合索引查询注意事项

         由于需要数据量作为实验支持,所以不用之前分析索引行结构的表格tbindex,换个高大上 tb_composite 如下。
     
     1 create table tb_composite(
     2 id int identity(1,1) not null primary key,
     3 name varchar(50) not null,
     4 userid int not null,
     5 timepoint datetime not null
     6 )
     7 GO
     8  
     9 create index ix_userid_name on tb_composite(userid,name)
    10 GO
    11  
    12 create index ix_userid on tb_composite(userid)
    13 GO
    14  
    15 INSERT INTO tb_composite(name,userid,timepoint)
    16 SELECT
    17       newid(),orderid%10000 ,CreatedDate
    18 FROM ORDERS
    大数据表格
        至此,测试表格建立完成,开始分析索引页面信息,统计表格tb_composite信息如下:
     
     1 --查看表格的数据大小跟非聚集索引大小
     2 WITH DATA AS (
     3 SELECT
     4  
     5       O.name tb_name,
     6       reservedpages = SUM (reserved_page_count),
     7       usedpages = SUM (used_page_count),
     8       pages = SUM (CASE WHEN (index_id < 2) THEN (in_row_data_page_count + lob_used_page_count + row_overflow_used_page_count) ELSE 0 END ),
     9       rowCounts = SUM (CASE WHEN (index_id < 2) THEN row_count ELSE 0 END )
    10 FROM sys.dm_db_partition_stats S
    11 JOIN sys.objects o on s.object_id=o.object_id
    12 WHERE O.type='U'
    13 GROUP BY O.name
    14 )
    15 SELECT
    16  
    17          tb_name,
    18          rowCounts,
    19          reservedpages*8/1024 reserved_Mb,
    20          pages*8/1024 data_Mb,
    21          index_Mb=(usedpages-pages)*8/1024,
    22          unused_Mb=case when usedpages>reservedpages then 0 else (reservedpages-usedpages)*8/1024 end
    23 FROM DATA
    24 WHERE tb_name = 'tb_composite'
    25 ORDER BY reserved_Mb DESC
    26 Go

    --详细分析每一个索引的索引页面数量
    create table tbind(PageFID int,   PagePID int,IAMFID int,IAMPID int,ObjectID int,IndexID int,PartitionNumber int,PartitionID varchar(50),iam_chain_type varchar(50) ,PageType int,IndexLevel int,NextPageFID int,NextPagePID int,PrevPageFID int,PrevPagePID int )
     
    INSERT INTO TBIND EXEC ('DBCC IND(''yaochufa'',''tb_composite'',-1) ')
     
    SELECT
     
          i.name,i.index_id,p.page_nums
    FROM sys.indexes i join (SELECT IndexID,count(*) page_nums FROM tbind group by IndexID ) p on i.index_id=p.IndexID
    WHERE object_id=object_id('tb_composite')
    ORDER BY index_id
     
        可以看到这个表格的非聚集索引总大小 ≈  598Mb ≈  (43022+33279)*8k/1024 ≈  596Mb 。
        ix_userid_name 明显要比 ix_userid 存储的页面多,这是因为 ix_userid_name 比 ix_userid 多存储了 name 这个索引键值,索引页的增加,意味着使用这个索引就会相应增加 IO 。
        比如一下两个SQL:
    SET STATISTICS IO ON
    --执行前,按下快捷键:Ctrl+M, 执行SQL后会显示实际执行的执行计划 (注意,Ctrl+L,则为 预估的执行计划)
     
    SELECT * FROM tb_composite WITH(INDEX=ix_userid_name) WHERE userid =6500
    SELECT * FROM tb_composite WITH(INDEX=ix_userid) WHERE userid =6500
     
        查看其IO情况:
        
     
        走复合索引会比单列索引要多出3个IO,userid 条件的扩大这个IO差别也会逐步加大。
        
        查看执行计划如下:
        
        可以看出,两者都是先根据索引 进行 index seek 查找到相应的索引行,再根据索引行上的 主键,去聚集索引中进行 key lookup查找行记录。两者的执行计划是一模一样的。这里加多一个SQL查询。
     
    SELECT * FROM tb_composite WHERE name='6CDC4A13-36FF-4FA2-94D0-F1CBEA40852C'
        
        name这一列,不存在单列索引,存在于复合索引 ix_userid_name(userid,timepoint,name) 中,那么 这个查询能否根据 这个索引进行查找呢?
        答案是:NO NO NO ,数据库会根据其IO情况来做选择,有两种可能,一种是根据主键做全表scan,另外一种是 对 复合索引 进行 index scan 全扫描,然后再根据键值去 聚集索引上查找相应的 行记录。
        且看执行计划跟IO如下,可以看出,逻辑读基本上把所有数据页(聚集索引叶子节点)都扫描出来,一次IO是一个8kb的data page。
     
        来吧,总结一下:
    1. 最左匹配原则:复合索引 键值列假设为(a, b, c, d, e),则等同于索引这几个索引:(a)、(a, b)、(a, b, c)、(a, b, c, d)、(a, b, c, d, e)
      1. 当where条件 符合 最左匹配原则,那么,执行计划则是 INDEX SEEK ,走索引查找;
      2. 当where条件 不符合 最左匹配原则,则根据性能评估,走primary index scan 或者 非聚集索引扫描再根据键值去 primary key lookup ;
    2. 根据最左匹配原则,可以在日常管理中,避免添加一些冗余冗余索引
    3. 但是也有一个注意事项:随着复合索引的列增加,索引页也会增加,使用其索引会增加一定量的IO,所以,再判断冗余索引的时候,需要考虑下这种情况,通常很少碰到这种情形。

    3.2 复合索引与包含索引的查询区别

        前面测试已经了解 复合索引 跟 包含索引 的 存储结构,这里进行查询测试。这里注意 索引页数量 = 索引节点页+索引叶子节点页。
        先创建 包含索引表格,造数据。
    CREATE TABLE tb_include(
    id int identity(1,1) not null primary key,
    name varchar(50) not null,
    userid int not null,
    timepoint datetime not null
    )
    GO
     
    CREATE INDEX ix_userid on tb_include(userid) INCLUDE (timepoint,name)
    GO
     
    INSERT INTO tb_include( name , userid , timepoint ) SELECT name,userid,timepoint FROM tb_composite
    GO
     
        做两个查询如下:
    SELECT USERID,name FROM tb_composite  where USERID=71
    SELECT USERID,name FROM tb_include  where USERID=71
     
    SELECT USERID,name FROM tb_composite  where USERID=71 AND NAME='010CC1BD-1736-46A8-9497-7F4DBFD082B2'
    SELECT USERID,name FROM tb_include  where USERID=71 AND NAME='010CC1BD-1736-46A8-9497-7F4DBFD082B2'
     

        总结:
    1. 如果where 条件包含include列
      1. include列无法参与 index seek,因为其索引子节点不存在,只存在于索引叶子节点,所以include列一般都是 展示列;
      2. include列由于无法做 where 过滤的 index seed,同比 复合索引,IO相对会较大
    2. 如果展示列仅限于索引键值及include列
      1. 包含索引中,根据索引键值找到 索引叶子节点后,无须根据主键值或者RID值 回表 去查询行记录,而是直接把 索引叶子节点的 include 列的内容展示即可,减少 回表 的IO;
    3. 如果where条件仅含键值列,select 展示列仅含 键值列级include列
      1. 两者性能基本一致,包含索引相对少IO,但是区别不大。
    4. 所有非聚集索引的限制长度是900个字节,但是 包含索引中的 include列是不计算在索引长度中的,所以如果要是遇到这种索引超过 900 bytes的特殊情况,可以考虑把相关字段放到include中来处理。
     
  • 相关阅读:
    Memento模式
    CSS实现半透明div层的方法
    JS解析json数据(如何将json字符串转化为数组)
    并发容器Map之二:ConcurrentNavigableMap
    JSinArray检查数组中是否存在某个值
    Servlet3.0之七:@WebFilter申明该类为过滤器
    Spring源码阅览——BeanFactory体系结构
    使用 Selenium RC 测试 web 应用程序
    函数式编程
    9 个 Java 处理 Exception 的最佳实践
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xinysu/p/6928305.html
Copyright © 2020-2023  润新知