深入理解索引：加速数据查询的秘密武器

本文旨在帮助读者深入了解数据库表中索引的作用及其实现机制，特别是如何通过索引优化查询性能。

索引加速查询的原因

大多数用户认为索引之所以能加快查询速度是因为它提供了有序的数据访问路径。然而，这一过程涉及更多复杂的机制，包括数据表和索引的内部组织方式。在早期版本的SQL Server中，表数据主要以B树或堆的形式存储，每个结构在系统表sys.indexes中都有相应的记录。自SQL Server 2005起，引入了分区表的概念，这里的分区指的是数据库存储的基本单位——区，每个区由8个物理连续的页组成。当前，分区几乎取代了传统意义上的表概念，每个分区可以视为一个B树或堆，而一个表则是由一个或多个分区组成的。

图1展示了表的组织结构，表可能包含在一个或多个分区中，每个分区的数据行要么存储在一个堆中，要么存储在一个聚集索引结构中，这些数据页由一个或多个分配单元管理。

接下来，我们将详细讨论堆结构、聚集索引和非聚集索引。

堆结构详解

堆是没有聚集索引的表，SQL Server通过索引分配映射（IAM）页来管理堆中的数据页。堆的主要特点包括：

1. 数据页和行无固定顺序：堆中的数据是随机存储的，SQL Server假定这些数据之间没有逻辑关联。

2. 页面间无直接链接：数据页之间的唯一逻辑连接是IAM页中的记录，页面之间没有紧密的物理链接。

3. 行返回顺序不确定：由于IAM页按数据文件中的物理位置标识数据页，因此堆扫描通常沿着文件进行，而不是按照行的插入顺序或任何逻辑顺序。

图2展示了SQL Server如何使用IAM页检索单一分区堆中的数据行。从上述描述可以看出，堆的管理较为简单，但在处理大型表时效率较低，因此建议在大表上创建聚集索引以提高性能。

聚集索引结构解析

在SQL Server中，索引采用B树结构组织。每个B树节点是一个索引页，顶部节点为根节点，底部节点为叶节点，根节点与叶节点之间的层级称为中间层。每个索引行包含一个键值和一个指向B树中间层页或叶级索引中数据行的指针。B树各层的页通过双向链接列表相连。

在聚集索引中，数据页和行按索引键值排序，所有插入操作均根据键值与现有行的排序顺序进行。B树的页集由sys.system_internals_allocation_units系统视图中的页指针定位。sys.system_internals_allocation_units中的root_page列指向特定分区聚集索引的顶部。SQL Server通过索引向下搜索以查找与给定聚集索引键匹配的行。

与堆相比，聚集索引的主要特点包括：

1. 数据行严格排序：聚集索引确保表中的数据按索引键值顺序排列。

2. 页面紧密链接：数据页之间存在紧密的物理链接。

3. 行按索引键值顺序返回：这有助于提高查询效率，减少不必要的数据扫描。

图3展示了单个分区中聚集索引的结构。通过B树结构，SQL Server能够更高效地管理和访问大量数据，从而提高查询性能。

非聚集索引结构概述

非聚集索引同样采用B树结构，但与聚集索引有以下几点区别：

• 基础表的数据行不按非聚集索引键的顺序存储。
• 非聚集索引的叶层由索引页而非数据页组成。
• 非聚集索引可以建立在B树或堆上。
• 若基础表为堆，行定位器为指向行的指针，由文件ID、页码和页上行号组成，称为行ID（RID）。
• 若基础表有聚集索引，行定位器为行的聚集索引键，SQL Server通过此键搜索聚集索引以检索数据行。

非聚集索引不改变数据页的存储模式，其B树结构仅针对索引页。因此，如果问题是由于堆的特性引起，单纯添加非聚集索引可能无法根本解决问题。

图4展示了单个分区中非聚集索引的结构。理解了这些数据存储结构，索引如何加速查询就变得清晰明了。然而，有时即使建立了索引，查询性能仍不尽如人意，这可能涉及到需求分析、索引设计合理性以及执行计划的选择等多个方面。特别是在OLTP系统中，请求的时效性至关重要，影响因素包括阻塞、死锁和锁的数量等。了解不同SQL语句对锁的需求及其对执行计划的影响，有助于更好地优化数据库性能，缓解阻塞和死锁问题。

本文参考了微软TechNet官方资料和《SQL Server 企业级平台管理实践》的相关内容。