非聚集索引,這個是大家都非常熟悉的一個東西,有時候我們由於業務原因,sql寫的非常複雜,需要join很多張表,然後就淚流滿面了。。。這時候就
有DBA或者資深的開發給你看這個猥瑣的sql,通過執行計劃一分析。。。或許就看出了不該有的表掃描。。。萬惡之源。。。然後給你在關鍵的欄位加上非
聚集索引後。。。才發現提速比阿斯頓馬丁還要快。。。那麼一個問題來了,為什麼非聚集索引能提速這麼快。。。怎麼做到的???是不是非常的好奇???
這篇我們來解開神祕面紗。
一:現象
先讓我們一睹非聚集索引的真容,看看到底在執行計劃看來是個什麼玩意。。。我這裡有個product表,裡面灌了8w多資料,然後在Name列上建立
一個非聚集索引,就像下圖一樣:
從上圖中看到了兩個好玩的東西,一個就是我想看到的“索引查詢[nonclustered]”,這個大家很熟悉,也是這篇要說的,然後我們還看到了一個“RID查詢”,
乍一看這是什麼雞巴玩意。。。非聚集索引跟它扯上什麼關係了???
二:什麼是RID
通過前面幾篇,我想大家都知道了資料頁中的記錄是如何尋找的?祕密就是通過slot槽位中的偏移量決定的,那問題來了,如果上升到資料頁層面,我
只需要(pageID:slotID)就可以找到記錄了,對不對?那如果我上升了檔案層面,那是不是隻需要知道(fileID:pageID:slotID)就可以找到資料頁中的
記錄了?其實這裡的RID就是站在檔案的高度通過(fileID:pageID:slotID)找到表記錄的。。。既RID=RowID=(fileID:pageID:slotID),如果你非要眼見
為實的話,在sq中l還真提供了這麼個函式(sys.fn_PhysLocFormatter(%%physloc%%)),我們看下圖:
看了上面的圖,是不是很興奮,一目瞭然,比如productID=18088這條記錄,然來是在1號檔案,34941號資料頁,0號槽位上,productID=18089
是在1號槽位上,好了,當你知道RID是個什麼東西的時候,我想你已經離徹底理解非聚集索引不遠啦。。。
三:非聚集索引
有一點我們肯定知道,就是非聚集索引是可以加速查詢的,要是跟表掃描那樣的龜速,那也就失去了索引的目的,既然能加速,是因為它和聚集索
引一樣,在底層都玩起了B樹,首先我們插入一些樣例資料。
1 DROP TABLE dbo.Person 2 3 CREATE TABLE Person(ID INT IDENTITY,NAME CHAR(900)) 4 CREATE INDEX idx_Person_Name ON dbo.Person(Name) 5 6 DECLARE @ch AS INT=97 7 8 WHILE @ch<=122 9 BEGIN 10 INSERT INTO dbo.Person VALUES(REPLICATE(CHAR(@ch),5)) 11 SET @ch=@ch+1 12 END
上面的sql,我故意在Name列設定為900個char,這也是索引的上限值,這樣的話,我DBCC就可以匯出很多資料頁和索引頁了。
可以看到,當我dbcc ind 的時候,發現Person表中已經有4個資料頁,5個索引頁,其中151號資料頁是表跟蹤頁,174號為索引跟蹤頁,這也就
說明當我建立索引後,引擎給我們分配了專門的索引頁來存放我們建立的Name索引,那下一步就是我們來看看這些索引中都存放著什麼,這也是我
非常關心的,接下來我匯出173號索引頁。
1 DBCC PAGE(Ctrip,1,173,1)
1 Slot 0, Offset 0x60, Length 912, DumpStyle BYTE 2 3 Record Type = INDEX_RECORD Record Attributes = NULL_BITMAP Record Size = 912 4 5 Memory Dump @0x000000000EF1C060 6 7 0000000000000000: 16616161 61612020 20202020 20202020 †.aaaaa 8 0000000000000010: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 9 0000000000000020: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 10 0000000000000030: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 11 0000000000000040: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 12 0000000000000050: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 13 0000000000000060: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 14 0000000000000070: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 15 0000000000000080: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 16 0000000000000090: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 17 00000000000000A0: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 18 00000000000000B0: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 19 00000000000000C0: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 20 00000000000000D0: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 21 00000000000000E0: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 22 00000000000000F0: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 23 0000000000000100: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 24 0000000000000110: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 25 0000000000000120: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 26 0000000000000130: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 27 0000000000000140: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 28 0000000000000150: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 29 0000000000000160: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 30 0000000000000170: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 31 0000000000000180: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 32 0000000000000190: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 33 00000000000001A0: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 34 00000000000001B0: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 35 00000000000001C0: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 36 00000000000001D0: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 37 00000000000001E0: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 38 00000000000001F0: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 39 0000000000000200: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 40 0000000000000210: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 41 0000000000000220: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 42 0000000000000230: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 43 0000000000000240: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 44 0000000000000250: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 45 0000000000000260: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 46 0000000000000270: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 47 0000000000000280: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 48 0000000000000290: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 49 00000000000002A0: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 50 00000000000002B0: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 51 00000000000002C0: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 52 00000000000002D0: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 53 00000000000002E0: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 54 00000000000002F0: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 55 0000000000000300: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 56 0000000000000310: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 57 0000000000000320: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 58 0000000000000330: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 59 0000000000000340: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 60 0000000000000350: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 61 0000000000000360: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 62 0000000000000370: 20202020 20202020 20202020 20202020 † 63 0000000000000380: 20202020 20940000 00010000 00020000 † ...........
1 Row - Offset 2 7 (0x7) - 6480 (0x1950) 3 6 (0x6) - 5568 (0x15c0) 4 5 (0x5) - 4656 (0x1230) 5 4 (0x4) - 3744 (0xea0) 6 3 (0x3) - 2832 (0xb10) 7 2 (0x2) - 1920 (0x780) 8 1 (0x1) - 1008 (0x3f0) 9 0 (0x0) - 96 (0x60)
從上面至少可以發現三個有趣的現象:
<1>:173號索引頁中slot0和slot1槽位指向記錄的內容已經有序了,比如:aaaaa,bbbbb。。。。這樣。。。。原來非聚集索引也是有序呀。。。
<2>:6161616161就是16進位制的aaaaa。
9400000001000000 :這幾個數字非常重要,因為是16進製表示,所以2位16進製表示一個位元組,所以可以這麼解釋,前面4個位元組表示
pageID,中間2個位元組表示fileID,後面2個位元組表示slot,看到這裡你是不是想起了RID。。。因為RID就是這三樣的組合。。。原來非聚集索
引的記錄存放的就是“key+RowID”呀。。。。
<3>:通過最後的槽位列表,可以得知173號索引頁上存放著8條索引記錄。
好了,看完了葉子節點,我們再看分支節點,也就是IndexLevel=1的那條索引資料頁,也就是78號。ok,dbcc看看吧。
當看到這個列表的時候,不知道你腦子裡面是不是有一幅圖出來了,就像上一篇看到聚集索引一樣,因為它的結構和聚集索引非常像,只不過
非聚集索引這裡多了一個RID而已。。。最後我也把圖貢獻一下。
總結一下:在走非聚集索引的時候,比如你的條件是where name='jjjjj' 時,它的邏輯是這樣的,根據78號索引資料頁的key的範圍,然後通過
rowid走到了79號索引資料頁,然後在79號索引資料頁中順利的找到了jjjjj,這時候就可以拿出jjjjj的rowid去表資料頁中直接定位記錄,
最後輸出。。。。。這個也就是部落格開頭的地方為什麼會出現RID的查詢。。。