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SqlServer索引的原理與應用詳解

 更新時間:2017年07月31日 15:34:14   作者:LOS_LIANG菜園  
這篇文章主要為大家詳細介紹了SqlServer索引的原理與應用,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

索引的概念

索引的用途:我們對數(shù)據(jù)查詢及處理速度已成為衡量應用系統(tǒng)成敗的標準,而采用索引來加快數(shù)據(jù)處理速度通常是最普遍采用的優(yōu)化方法。

索引是什么:數(shù)據(jù)庫中的索引類似于一本書的目錄,在一本書中使用目錄可以快速找到你想要的信息,而不需要讀完全書。在數(shù)據(jù)庫中,數(shù)據(jù)庫程序使用索引可以重啊到表中的數(shù)據(jù),而不必掃描整個表。書中的目錄是一個字詞以及各字詞所在的頁碼列表,數(shù)據(jù)庫中的索引是表中的值以及各值存儲位置的列表。

索引的利弊:查詢執(zhí)行的大部分開銷是I/O,使用索引提高性能的一個主要目標是避免全表掃描,因為全表掃描需要從磁盤上讀取表的每一個數(shù)據(jù)頁,如果有索引指向數(shù)據(jù)值,則查詢只需要讀少數(shù)次的磁盤就行啦。所以合理的使用索引能加速數(shù)據(jù)的查詢。但是索引并不總是提高系統(tǒng)的性能,帶索引的表需要在數(shù)據(jù)庫中占用更多的存儲空間,同樣用來增刪數(shù)據(jù)的命令運行時間以及維護索引所需的處理時間會更長。所以我們要合理使用索引,及時更新去除次優(yōu)索引。

數(shù)據(jù)表的基本結(jié)構(gòu)

一個新表被創(chuàng)建之時,系統(tǒng)將在磁盤中分配一段以8K為單位的連續(xù)空間,當字段的值從內(nèi)存寫入磁盤時,就在這一既定空間隨機保存,當一個 8K用完的時候,數(shù)據(jù)庫指針會自動分配一個8K的空間。這里,每個8K空間被稱為一個數(shù)據(jù)頁(Page),又名頁面或數(shù)據(jù)頁面,并分配從0-7的頁號, 每個文件的第0頁記錄引導信息,叫文件頭(File header);每8個數(shù)據(jù)頁(64K)的組合形成擴展區(qū)(Extent),稱為擴展。全部數(shù)據(jù)頁的組合形成堆(Heap)。

SQLS規(guī)定行不能跨越數(shù)據(jù)頁,所以,每行記錄的最大數(shù)據(jù)量只能為8K。這就是char和varchar這兩種字符串類型容量要限制在8K以內(nèi)的 原因,存儲超過8K的數(shù)據(jù)應使用text類型,實際上,text類型的字段值不能直接錄入和保存,它只是存儲一個指針,指向由若干8K的文本數(shù)據(jù)頁所組成 的擴展區(qū),真正的數(shù)據(jù)正是放在這些數(shù)據(jù)頁中。

頁面有空間頁面和數(shù)據(jù)頁面之分。 

當一個擴展區(qū)的8個數(shù)據(jù)頁中既包含了空間頁面又包括了數(shù)據(jù)或索引頁面時,稱為混合擴展(Mixed Extent),每張表都以混合擴展開始;反之,稱為一致擴展(Uniform Extent),專門保存數(shù)據(jù)及索引信息。

表被創(chuàng)建之時,SQLS在混合擴展中為其分配至少一個數(shù)據(jù)頁面,隨著數(shù)據(jù)量的增長,SQLS可即時在混合擴展中分配出7個頁面,當數(shù)據(jù)超過8個頁面時,則從一致擴展中分配數(shù)據(jù)頁面。 

空間頁面專門負責數(shù)據(jù)空間的分配和管理,包括:PFS頁面(Page free space):記錄一個頁面是否已分配、位于混合擴展還是一致擴展以及頁面上還有多少可用空間等信息;GAM頁面(Global allocation map)和SGAM頁面(Secodary global allocation map):用來記錄空閑的擴展或含有空閑頁面的混合擴展的位置。SQLS綜合利用這三種類型的頁面文件在必要時為數(shù)據(jù)表創(chuàng)建新空間; 

數(shù)據(jù)頁或索引頁則專門保存數(shù)據(jù)及索引信息,SQLS使用4種類型的數(shù)據(jù)頁面來管理表或索引:它們是IAM頁、數(shù)據(jù)頁、文本/圖像頁和索引頁。

在WINDOWS中,我們對文件執(zhí)行的每一步操作,在磁盤上的物理位置只有系統(tǒng)(system)才知道;SQL SERVER沿襲了這種工作方式,在插入數(shù)據(jù)的過程中,不但每個字段值在數(shù)據(jù)頁面中的保存位置是隨機的,而且每個數(shù)據(jù)頁面在“堆”中的排列位置也只有系統(tǒng) (system)才知道。 

這是為什么呢?眾所周知,OS之所以能管理DISK,是因為在系統(tǒng)啟動時首先加載了文件分配表:FAT(File Allocation Table),正是由它管理文件系統(tǒng)并記錄對文件的一切操作,系統(tǒng)才得以正常運行;同理,作為管理系統(tǒng)級的SQL SERVER,也有這樣一張類似FAT的表存在,它就是索引分布映像頁:IAM(Index Allocation Map)。 

IAM的存在,使SQLS對數(shù)據(jù)表的物理管理有了可能。 

IAM頁從混合擴展中分配,記錄了8個初始頁面的位置和該擴展區(qū)的位置,每個IAM頁面能管理512,000個數(shù)據(jù)頁面,如果數(shù)據(jù)量太 大,SQLS也可以增加更多的IAM頁,可以位于文件的任何位置。第一個IAM頁被稱為FirstIAM,其中記錄了以后的IAM頁的位置。 

數(shù)據(jù)頁和文本/圖像頁互反,前者保存非文本/圖像類型的數(shù)據(jù),因為它們都不超過8K的容量,后者則只保存超過8K容量的文本或圖像類型數(shù)據(jù)。而索 引頁顧名思義,保存的是與索引結(jié)構(gòu)相關(guān)的數(shù)據(jù)信息。了解頁面的問題有助我們下一步準確理解SQLS維護索引的方式,如頁拆分、填充因子等。

頁分裂

一半的數(shù)據(jù)將保留在老頁面,而另一半將放入新頁面,并且新頁面可能被分配到任何可用的頁。所以,頻繁頁分裂,后果很嚴重,將使物理表產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)碎片,導致直接造成I/O效率的急劇下降,最后,停止SQLS的運行并重建索引將是我們的唯一選擇!

填充因子

索引的一個特性,定義該索引每頁上的可用空間量。FILLFACTOR(填充因子)適應以后表數(shù)據(jù)的擴展并減小了頁拆分的可能性。填充因子是從0到100的百分比數(shù)值,設(shè)為100時表示將數(shù)據(jù)頁填滿。只有當不會對數(shù)據(jù)進行更改時(例如 只讀表中)才用此設(shè)置。值越小則數(shù)據(jù)頁上的空閑空間越大,這樣可以減少在索引增長過程中進行頁分裂的需要,但這一操作需要占用更多的硬盤空間。填充因子指定不當,會降低數(shù)據(jù)庫的讀取性能,其降低量與填充因子設(shè)置值成反比。

索引的分類

SQL SERVER中有多種索引類型。

按存儲結(jié)構(gòu)區(qū)分:“聚集索引(又稱聚類索引,簇集索引)”,“分聚集索引(非聚類索引,非簇集索引)”

按數(shù)據(jù)唯一性區(qū)分:“唯一索引”,“非唯一索引”

按鍵列個數(shù)區(qū)分:“單列索引”,“多列索引”。

聚集索引

聚集索引是一種對磁盤上實際數(shù)據(jù)重新組織以按指定的一列或多列值排序。像我們用到的漢語字典,就是一個聚集索引,比如要查“張”,我們自然而然就翻到字典的后面百十頁。然后根據(jù)字母順序跟查找出來。這里用到微軟的平衡二叉樹算法,即首先把書翻到大概二分之一的位置,如果要找的頁碼比該頁的頁碼小,就把書向前翻到四分之一處,否則,就把書向后翻到四分之三的地方,依此類推,把書頁續(xù)分成更小的部分,直至正確的頁碼。

由于聚集索引是給數(shù)據(jù)排序,不可能有多種排法,所以一個表只能建立一個聚集索引??茖W統(tǒng)計建立這樣的索引需要至少相當與該表120%的附加空間,用來存放該表的副本和索引中間頁,但是他的性能幾乎總是比其它索引要快。

由于在聚集索引下,數(shù)據(jù)在物理上是按序排列在數(shù)據(jù)頁上的,重復值也排在一起,因而包含范圍檢查(bentween,<,><=,>=)或使用group by 或order by的查詢時,一旦找到第一個鍵值的行,后面都將是連在一起,不必在進一步的搜索,避免啦大范圍的掃描,可以大大提高查詢速度。

非聚集索引

sqlserver默認情況下建立的索引是非聚集索引,他不重新組織表中的數(shù)據(jù),而是對每一行存儲索引列值并用一個指針指向數(shù)據(jù)所在的頁面。他像漢語字典中的根據(jù)‘偏旁部首'查找要找的字,即便對數(shù)據(jù)不排序,然而他擁有的目錄更像是目錄,對查取數(shù)據(jù)的效率也是具有的提升空間,而不需要全表掃描。

一個表可以擁有多個非聚集索引,每個非聚集索引根據(jù)索引列的不同提供不同的排序順序。

創(chuàng)建索引

語法

CREATE [UNIQUE] [CLUSTERED| NONCLUSTERED ]
INDEX index_name ON { table | view } ( column [ ASC | DESC ] [ ,...n ] )
[with[PAD_INDEX][[,]FILLFACTOR=fillfactor]
[[,]IGNORE_DUP_KEY]
[[,]DROP_EXISTING]
[[,]STATISTICS_NORECOMPUTE]
[[,]SORT_IN_TEMPDB]
]
[ ON filegroup ]  

CREATE INDEX命令創(chuàng)建索引各參數(shù)說明如下:

UNIQUE:用于指定為表或視圖創(chuàng)建唯一索引,即不允許存在索引值相同的兩行。

CLUSTERED:用于指定創(chuàng)建的索引為聚集索引。

NONCLUSTERED:用于指定創(chuàng)建的索引為非聚集索引。

index_name:用于指定所創(chuàng)建的索引的名稱。

table:用于指定創(chuàng)建索引的表的名稱。

view:用于指定創(chuàng)建索引的視圖的名稱。

ASC|DESC:用于指定具體某個索引列的升序或降序排序方向。

Column:用于指定被索引的列。

PAD_INDEX:用于指定索引中間級中每個頁(節(jié)點)上保持開放的空間。

FILLFACTOR = fillfactor:用于指定在創(chuàng)建索引時,每個索引頁的數(shù)據(jù)占索引頁大小的百分比,fillfactor的值為1到100。

IGNORE_DUP_KEY:用于控制當往包含于一個唯一聚集索引中的列中插入重復數(shù)據(jù)時SQL Server所作的反應。

DROP_EXISTING:用于指定應刪除并重新創(chuàng)建已命名的先前存在的聚集索引或者非聚集索引。

STATISTICS_NORECOMPUTE:用于指定過期的索引統(tǒng)計不會自動重新計算。

SORT_IN_TEMPDB:用于指定創(chuàng)建索引時的中間排序結(jié)果將存儲在 tempdb 數(shù)據(jù)庫中。

ON filegroup:用于指定存放索引的文件組。

例子:

--表bigdata創(chuàng)建一個名為idx_mobiel的非聚集索引,索引字段為mobiel
create index idx_mobiel
on bigdata(mobiel) 


--表bigdata創(chuàng)建一個名為idx_id的唯一聚集索引,索引字段為id
--要求成批插入數(shù)據(jù)時忽略重復值,不重新計算統(tǒng)計信息,填充因子為40
create unique clustered index idx_id
on bigdata(id) 
with pad_index,
fillfactor=40,
ignore_dup_key,
statistics_norecompute

管理索引

Exec sp_helpindex BigData  --查看索引定義
Exec sp_rename 'BigData.idx_mobiel','idx_big_mobiel' --將索引名由'idx_mobiel' 改為'idx_big_mobiel'
drop index BigData.idx_big_mobiel --刪除bigdata表中的idx_big_mobiel索引
dbcc showcontig(bigdata,idx_mobiel) --檢查bigdata表中索引idx_mobiel的碎片信息
dbcc indexdefrag(Test,bigdata,idx_mobiel) --整理test數(shù)據(jù)庫中bigdata表的索引idx_mobiel上的碎片
update statistics bigdata --更新bigdata表中的全部索引的統(tǒng)計信息

索引的設(shè)計原則

對于一張表來說索引的有無和建立什么樣的索引,要取決與where字句和Join表達式中。

一般來說建立索引的原則包括以下內(nèi)容:

  • 系統(tǒng)一般會給逐漸字段自動建立聚集索引。
  • 有大量重復值且經(jīng)常有范圍查詢和排序、分組的列,或者經(jīng)常頻繁訪問的列,考慮建立聚集索引。
  • 在一個經(jīng)常做插入操作的表中建立索引,應使用fillfactor(填充因子)來減少頁分裂,同時提高并發(fā)度降低死鎖的發(fā)生。如果在表為只讀表,填充因子可設(shè)為100.
  • 在選擇索引鍵時,盡可能采用小數(shù)據(jù)類型的列作為鍵以使每個索引頁能容納盡可能多的索引鍵和指針,通過這種方式,可使一個查詢必需遍歷的索引頁面降低到最小,此外,盡可能的使用整數(shù)做為鍵值,因為整數(shù)的訪問速度最快。

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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