1、你真的了解你真的了解SQL的索引嗎（索引原理的索引嗎（索引原理篇）篇）20101218上篇文章粗略的總結(jié)了些SQL聚集索引與非聚集索引的區(qū)別，但看起來好像不太清晰，這篇我通過索引原理來再一次分析下。索引是為檢索而存在的，就是說索引并不是一個表必須的。表索引由多個頁面組成，這些頁面一起組成了一個樹形結(jié)構(gòu)，即我們通常說的B樹，首先來看下表索引的組成部分：根極節(jié)點，root，它指向另外兩個頁，把一個表的記錄從邏輯上分成非葉級節(jié)點NonLeaf

2、Level(枝)，它指向了更加小的葉級節(jié)點LeafLevel(葉)。根節(jié)點、非葉級節(jié)點和葉級節(jié)點都位于索引頁中，統(tǒng)稱為索引葉節(jié)點，屬于索引頁的范籌。這些“枝“、“葉“最終指向數(shù)據(jù)頁Page。根級節(jié)點和葉級節(jié)點之間的葉又叫數(shù)據(jù)中間頁。根節(jié)點對應(yīng)了sysindexes表的Root字段，記載了非葉級節(jié)點的物理位置（即指針）；非葉級節(jié)點位于根節(jié)點和葉節(jié)點之間，記載了指向葉級節(jié)點的指針；而葉級節(jié)點則最終指向數(shù)據(jù)頁，這就是最后的B樹。數(shù)據(jù)庫是怎樣訪

3、問表數(shù)據(jù)的：第一：沒有創(chuàng)建任何索引的表。這種表我們稱為堆表，因為所有的數(shù)據(jù)頁都是無序的，雜亂無章的，在查詢數(shù)據(jù)時，需要一條一條記錄查詢，有時第一條記錄就能找到，最壞的情況是在最后一條記錄中查找到但是千萬不要認(rèn)為SQL此時查找到數(shù)據(jù)后會當(dāng)成結(jié)果立即返回，SQL即使查找到了記錄，也會將所有數(shù)據(jù)遍歷一次，這能從最終的執(zhí)行計劃中得知，就是平時說的表掃描，對于沒有索引的表也能查詢，就是效率會特別低，如果數(shù)據(jù)量稍大的話。問題：SQL是如何得知表沒有

4、索引呢？SQL在接到查詢請求的時候，會分析sysindexes表中索引標(biāo)志符(INDID:IndexID)的字段的值，如果該值為0，表示這是一張數(shù)據(jù)表而不是索引表，SQL就會使用sysindexes表的另一個字段FirstIAM值中找到該表的IAM頁鏈也就是所有數(shù)據(jù)頁集合。至于什么是IAM大家可以網(wǎng)上搜索下。第二：訪問創(chuàng)建有非聚集索引的表。非聚集索引可以建多個形成B樹結(jié)構(gòu)，葉級節(jié)點不包含數(shù)據(jù)頁，只包含索引行。如果表中只有非聚集索引，則每

5、個索引行包含了非聚集索引鍵值以及行定位符（ROWIDRID），他們指向具有該鍵值的數(shù)據(jù)行。RID由文件ID、頁編號和在頁中行的編號組成。當(dāng)INDID的值在2250之間時，說明表中存在非聚集索引頁。SQL調(diào)用ROOT字段的值指向非聚集索引B樹的ROOT，查找與被查詢最相近的值，根據(jù)這個值找到在非葉級節(jié)點中的頁號，在葉級節(jié)點相應(yīng)的頁面中找到該值的RID，最后根據(jù)這個RID在Heap中定位所在的頁和行并返回到查詢端。上篇文章的cityid上建

6、立了非聚集索引，執(zhí)行FromstudentWherecityid=0101時，查詢過程是：第四：怎樣訪問既有聚集索引、又有非聚集索引的數(shù)據(jù)表：username字段上建立了聚集索引，cityid上建立了非聚集索引，當(dāng)執(zhí)行FromstudentWherecityid=0101時，查詢過程是：1.在sysindexes表查詢INDID值為2說明有非聚集索引；2.從根出發(fā)，在cityid的非聚集索引的非葉級節(jié)點中定位最接近0101的條目；3.從

7、上面條目下的葉級頁面中查到0101的邏輯位置，是聚集索引的指針；4.根據(jù)指針?biāo)甘疚恢?，進(jìn)入位于username的聚集索引中的葉級頁面中找到0101數(shù)據(jù)記錄；5.將該記錄返回客戶端。通過上面數(shù)據(jù)庫訪問索引的原理，我們就很容易解釋聚集索引與非聚集索引的區(qū)別了，原理都一樣，關(guān)鍵看什么場合應(yīng)用什么索引了下一篇我來總結(jié)一些不同場合最適合采用什么樣的索引，不對之外多多指點。二、索引優(yōu)化技術(shù)二、索引優(yōu)化技術(shù)是不是有索引就一定檢索的快呢？答案是否。有