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聚集索引和非聚集索引

聚集索引的區別

  聚集索引:物理存儲按照索引排序

  非聚集索引:物理存儲不按照索引排序

優勢與缺點

聚集索引:插入數據時速度要慢(時間花費在“物理存儲的排序”上,也就是首先要找到位置然后插入),查詢數據比非聚集數據的速度快

聚集索引的區別

  聚集索引:物理存儲按照索引排序

  非聚集索引:物理存儲不按照索引排序

優勢與缺點

聚集索引:插入數據時速度要慢(時間花費在“物理存儲的排序”上,也就是首先要找到位置然后插入),查詢數據比非聚集數據的速度快

索引是通過二叉樹的數據結構來描述的,我們可以這么理解聚簇索引:索引的葉節點就是數據節點。而非聚簇索引的葉節點仍然是索引節點,只不過有一個指針指向對應的數據塊。如下圖:

非聚集索引

聚集索引

一、索引塊與數據塊的區別

大家都知道,索引可以提高檢索效率,因為它的二叉樹結構以及占用空間小,所以訪問速度塊。讓我們來算一道數學題:如果表中的一條記錄在磁盤上占用1000字節的話,我們對其中10字節的一個字段建立索引,那么該記錄對應的索引塊的大小只有10字節。我們知道,SQL Server的最小空間分配單元是“頁(Page)”,一個頁在磁盤上占用8K空間,那么這一個頁可以存儲上述記錄8條,但可以存儲索引800條。現在我們要從一個有8000條記錄的表中檢索符合某個條件的記錄,如果沒有索引的話,我們可能需要遍歷8000條×1000字節/8K字節=1000個頁面才能夠找到結果。如果在檢索字段上有上述索引的話,那么我們可以在8000條×10字節/8K字節=10個頁面中就檢索到滿足條件的索引塊,然后根據索引塊上的指針逐一找到結果數據塊,這樣IO訪問量要少的多。

二、索引優化技術

是不是有索引就一定檢索的快呢?答案是否。有些時候用索引還不如不用索引快。比如說我們要檢索上述表中的所有記錄,如果不用索引,需要訪問8000條×1000 字節/8K字節=1000個頁面,如果使用索引的話,首先檢索索引,訪問8000條×10字節/8K字節=10個頁面得到索引檢索結果,再根據索引檢索結果去對應數據頁面,由于是檢索所有數據,所以需要再訪問8000條×1000字節/8K字節=1000個頁面將全部數據讀取出來,一共訪問了1010個頁面,這顯然不如不用索引快。

SQL Server內部有一套完整的數據檢索優化技術,在上述情況下,SQL Server的查詢計劃(Search Plan)會自動使用表掃描的方式檢索數據而不會使用任何索引。那么SQL Server是怎么知道什么時候用索引,什么時候不用索引的呢?SQL Server除了日常維護數據信息外,還維護著數據統計信息,下圖是數據庫屬性頁面的一個截圖:


聚簇索引與非聚簇索引的本質區別到底是什么?什么時候用聚簇索引,什么時候用非聚簇索引?

這是一個很復雜的問題,很難用三言兩語說清楚。我在這里從SQL Server索引優化查詢的角度簡單談談(如果對這方面感興趣的話,可以讀一讀微軟出版的《Microsoft SQL Server 2000數據庫編程》第3單元的數據結構引論以及第6、13、14單元)。
從圖中我們可以看到,SQL Server自動維護統計信息,這些統計信息包括數據密度信息以及數據分布信息,這些信息幫助SQL Server決定如何制定查詢計劃以及查詢是是否使用索引以及使用什么樣的索引(這里就不再解釋它們到底如何幫助SQL Server建立查詢計劃的了)。我們還是來做個實驗。建立一張表:tabTest(ID, unqValue,intValue),其中ID是整形自動編號主索引,unqValue是uniqueidentifier類型,在上面建立普通索引,intValue 是整形,不建立索引。之所以掛上一個沒有索引的intValue字段,就是防止SQL Server使用索引覆蓋查詢優化技術,這樣實驗就起不到作用了。向表中錄入10000條隨機記錄,代碼如下:

Code

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