• SQL Server 表和索引存储结构


       在上一篇文章中,我们介绍了SQL Server数据文件的页面类型,系统通过96个字节的头部信息和系统表从逻辑层面上将表的存储结构管理起来,具体到表的存储结构上,SQL Server引入对象、分区、堆或B树、分配单元等概念。

       下图显示了表的存储组织,每张表有一个对应的对象ID,并且包含一个或多个分区,每个分区会有一个堆或者多个B树,堆或者B树的结构是预留的。每个堆或者是B树都有三个分配单元用来存放数据,分别是数据、LOB、行溢出,使用最多的分配单元是数据。如果有LOB数据或者是长度超过8000字节的记录,则可能有另外的LOB分配单元和行溢出分配单元。

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    小总结: 一个表可以有多个分区,但是每个分区(堆/B树)最多有三个分配单元,每个分配单元可以有很多页,对于每个分配单元内的数据页,根据表是否有索引,以及索引是聚集还是非聚集,组织方式有以下三种:

    1. 堆

       所谓堆(heap),就是不含聚集索引的表。堆的 sys.partitions 中具有一行,对于堆使用的每个分区,都有 index_id = 0。只有一个分区,在系统表里,对于这个分区下面的每个分配单元都有一个连接指向Index Allocation Map页(IAM),在IAM页里,描述了区的信息。

       sys.system_internals_allocation_units 系统视图中的列 first_iam_page 指向管理特定分区中堆的分配空间的一系列 IAM 页的第一页。SQL Server  使用 IAM 页在堆中移动。堆内的数据页和行没有任何特定的顺序,也不链接在一起。数据页之间唯一的逻辑连接是记录在 IAM 页内的信息。

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    2. 具有非聚集索引的表

    如果有一个表只有非聚集索引而没有聚集索引,对应的索引号是2--250。那么针对每个非聚集索引,都有一个对应的分区,在系统表进而,对于这个分区下面的每个分配单元,都有一个连接指向根页。数据页之间通过前后指针互相联系,是一个完整的树形结构。在树的底层,会有一个连接指向真正的数据,连接的形式是文件号+页号+行号,而真正的数据是以堆的形式存放的。如下图所示:

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    3. 具有聚集索引的表

       表中的聚集索引,对应的索引号是1。它有一个对应的分区,该分区下的每个分配单元都有一个连接指向根页。对于聚集索引来说,叶子结点里存放的是真正的数据,而不是非聚集索引那样的连接。如下图所示:

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    非聚集索引与聚集索引具有相同的 B 树结构,它们之间的显著差别在于以下两点:

    • 基础表的数据行不按非聚集键的顺序排序和存储。

    • 非聚集索引的叶层是由索引页而不是由数据页组成

    案例分析: 我们来查看一个表的存储结构,我们在此使用的表是一个生产表,共有1亿多条记录,查看表的object_ID,如下图所示:

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    此表,我已经做了分区,查看其分区信息,可以使用下图所示的命令:

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    从上图可以看到,此表共有16个分区,对应不同的索引,基本上每个分区都有1千多万条记录。从此图中还可以看到堆或者B树的ID跟分区ID是一样的,如果希望进一步查看某一个索引的具体信息,可以使用下面的命令,如查看72057594067419136的信息。

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    从这个图当中,我们可以看到这个分区只有一个分配单元,IN_ROW_DATA表明此分配单元只用来存放具体数据,共5353页,已使用5346页,数据占用5320页。

    如果希望查看根页的位置,可以使用下面的命令:

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    但需要注意,这里显示的根页的位置是0xEC0100001100,由于存储的关系,用倒序的方式对它进行解析,也就是0x0011000001EC,最前面的两个字节表明是所在的文件组编号,后面的4个字节是页的编号,即(1,0x01CE) ,换成十进制(1,492),然后可以利用我们上一节所说的DBCC PAGE命令查看页的信息,如下图所示:

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       从中可以看到具体的数据,此界面的返回结果会因表上的聚集索引、非聚集索引而不同。如果查看一个表使用的总页数和区数,也可以使用命令:DBCC SHOWCONFIG,如下图所示:

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       在同样表结构的情况下,建立聚集索引不会增加表格的大小,但是建立非聚集索引反而会增加不少空间,在性能方面,SQL Server产品组做过测试,在select、update、delete操作下,聚集索引性能较高,在插入记录时,聚集索引和非聚集索引性能相同,没有出现聚集索引影响插入速度的现象,但在生产环境中,还是要谨慎行事。

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