《Microsoft Sql server 2008 Internals》读书笔记第六章Indexes:Internals and Management(4)

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《Microsoft Sql server 2008 Internals》读书笔记第六章Indexes:Internals and Management(4)

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《Microsoft Sql server 2008 Internals》索引目录：

《Microsoft Sql server 2008 Internal》读书笔记--目录索引

上节主要学习了聚集索引的物理结构以及查找数据行的方式。本节我们了解几类特殊的非聚集索引的结构以及数据存储的方式。

■非聚集索引的结构（nonclustered Index Structures）

非聚集索引的叶级内容依赖于以下以下几个因素：非聚集索引键的定义，基表的结构（是Heap还是已经有聚集索引)，任何非聚集索引内容（比如包含性列、过滤索引(Filtered Indexes)的是否存在，还有，非聚集索引的定义是否使用Unique等。

我们继续使用上节使用过的数据库IndexInternals,不同的是，这次我们建立两个表：Employee表有一个主键约束 (EmployeeID列的聚集索引)，EmployeeHeap表没有聚集索引，其他内容与Employee表完全一致，但是它使用 EmployeeID列作为非聚集索引。

■堆中的非聚集索引行(Nonclustered index rows on a Heap)

创建表的语句如下：

代码

CREATE TABLE EmployeeHeap
(
    EmployeeID      INT         NOT NULL    IDENTITY,
    LastName        NCHAR(30)   NOT NULL,
    MiddleInitial   NCHAR(1)    NULL,
    SSN             CHAR(11)    NOT NULL,
    OtherColumns    CHAR(258)   NOT NULL    DEFAULT 'Junk');
go

代码

--与上一节的聚集索引表Employee对应：
SELECT index_depth AS D
    , index_level AS L
    , record_count AS 'Count'
    , page_count AS PgCnt
    , avg_page_space_used_in_percent AS 'PgPercentFull'
    , min_record_size_in_bytes AS 'MinLen'
    , max_record_size_in_bytes AS 'MaxLen'
    , avg_record_size_in_bytes AS 'AvgLen'
FROM sys.dm_db_index_physical_stats
    (DB_ID ('IndexInternals')
    , OBJECT_ID ('IndexInternals.dbo.Employee')
    , 1
    , NULL
    , 'DETAILED');
go

结果：

D   L   Count   PgCnt   PgPercentFull   MinLen   MaxLen   AvgLen
1   0   80000   4000   99.3081294786261   400   400   400

下面我们来创建一个非聚集主键和一个非聚集的惟一键：

代码

-- Add a nonclustered PRIMARY KEY for EmployeeHeap
ALTER TABLE EmployeeHeap
    ADD CONSTRAINT EmployeeHeapPK
        PRIMARY KEY NONCLUSTERED (EmployeeID);
go
-- Add the nonclustered UNIQUE KEY on SSN for EmployeeHeap
ALTER TABLE EmployeeHeap
    ADD CONSTRAINT SSNHeapUK
        UNIQUE NONCLUSTERED (SSN);
go

可以用sys.indexes查看这个结构：

代码

-- To see all of the index IDs for a table, query sys.indexes:
SELECT object_name(object_id) AS 'Object Name'
    , index_id AS 'Index ID'
    , name AS 'Index Name'
    , type_desc AS 'Type Description'
FROM sys.indexes
WHERE object_id = object_id('EmployeeHeap')

结果：

这里我们用DMV来查看：

代码

-- For nonclustered indexes, use the index ID for parameter 3.
SELECT index_depth AS D
    , index_level AS L
    , record_count AS 'Count'
    , page_count AS PgCnt
    , avg_page_space_used_in_percent AS 'PgPercentFull'
    , min_record_size_in_bytes AS 'MinLen'
    , max_record_size_in_bytes AS 'MaxLen'
    , avg_record_size_in_bytes AS 'AvgLen'
FROM sys.dm_db_index_physical_stats
    (DB_ID ('IndexInternals')
    , OBJECT_ID ('IndexInternals.dbo.EmployeeHeap')
    , 2
    , NULL
    , 'DETAILED');
go

结果：

从结果中我们看到，minLen为13。即4个字节的EmployeeID加上数据行的书签(bookmark,即the physical RID)8字节。一个固定宽度的列同时没有列允许为null。因此4+8+1=13。我们使用DBCC IND查看更详细的存储。

代码

TRUNCATE TABLE sp_tablepages;
INSERT sp_tablepages
EXEC ('DBCC IND (IndexInternals, EmployeeHeap, 2)');
go

SELECT IndexLevel
    , PageFID
    , PagePID
    , PrevPageFID
    , PrevPagePID
    , NextPageFID
    , NextPagePID
FROM sp_tablepages
ORDER BY IndexLevel DESC, PrevPagePID;
GO

结果：

我们从结果中看到：root page在FileID为1的页(page 8608)。叶级页被标记，索引等级为0，因此，叶级的第一页为在FileID1的8544页上。为了更清楚地看到，我们用DBCC Page命令：

从输出的结果看，在一个Heap中非聚集索引的叶级页有一个索引键列值（本例中是EmployeeID),加上一实际数据行的RID。最后一列 KeyHashValue并没有实际存在索引行中，它是一个固定长度的字符串，衍生自一个所有键列的哈希公式，这个值被用于在某些其它工具中代表行 (Row)，在第十章中将会提到sys.dm_tran_locks。当一个锁(lock)被索引行保持时，最后一列表明索引行的哪个键被锁。

RID可以通过下面的function转化为FileID:PageID:SlotNumber格式：

代码

CREATE FUNCTION convert_RIDs (@rid BINARY(8))
RETURNS VARCHAR(30)
AS
BEGIN
    RETURN (
        CONVERT (VARCHAR(5),
            CONVERT(INT, SUBSTRING(@rid, 6, 1)
            + SUBSTRING(@rid, 5, 1)) )
        + ':' +
        CONVERT(VARCHAR(10),
            CONVERT(INT, SUBSTRING(@rid, 4, 1)
            + SUBSTRING(@rid, 3, 1)
            + SUBSTRING(@rid, 2, 1)
            + SUBSTRING(@rid, 1, 1)) )
        + ':' +
        CONVERT(VARCHAR(5),
            CONVERT(INT, SUBSTRING(@rid, 8, 1)
            + SUBSTRING(@rid, 7, 1)) ) )
END;
go

测试一下：

-- Using this function you can find EmployeeID of 6 because its
-- hexadecimal RID is 0xF500000001000500:

SELECT dbo.convert_RIDs (0xF500000001000500);
go

结果：1:245:5

有了这个格式，我们再来看下，

在本例中，我们看到了一个非聚集索引的叶级的一个非聚集索引行的结构，(是不是有点拗口哪！)同时也了解一个书签查询(bookmark lookup)是如何（通过Heap的RID从非聚集索引到Heap）被执行的。想像一下这个查询：

SELECT e.*
FROM dbo.EmployeeHeap AS e
WHERE e.EmployeeID = 27682;
go

因为表是Heap,仅有非聚集索引能被用于精确地导航这条数据，在本例中是EmployeeID上的非聚集索引，第一步是定位到root Page

27682应该在27490与28029之间，因此如果一个27682的EmployeeID存在，它一定在特定范围定义的索引区间里，于是我们不得不继续往下导航到ChildPage

(8595)：

返回结果共539行。从本例中可以看出，SQL Server转换数据行的RID为FileID:PageID:SlotNumber格式,（在Heap中）继续查找合适的数据行。

■聚集表中的非聚集索引行(Nonclustered index rows on a Clustered table)

对一个有聚集索引的表来说，非聚集索引的叶级行结构和Heap非常类似。非聚集索引的叶级包括索引键和书签查找值(bookmark lookup value,即聚集键)，然而，如果非聚集索引键与聚集键有某些列相同，SQL Server将只存储一次共同列在非聚集索引行。例如：如果聚集索引键是EmployeeID，同时有一个非聚集索引索引 (LastName,EmployeeID,SSN)，索引行只存储EmployeeID一次。

下表是非聚集索引键与非聚集叶级行的对应关系。

非聚集索引键 非聚集叶级行

a
a,b,e,h

c,h,e c,h,e,b

e e,b,h

h h,e,b

b,c,d b,c,d,e,h

回忆我们使用Unique约束在SSN列：

代码

-- Add the nonclustered UNIQUE KEY on SSN for EmployeeHeap
ALTER TABLE EmployeeHeap
    ADD CONSTRAINT SSNHeapUK
        UNIQUE NONCLUSTERED (SSN);
go

SELECT name AS IndexName, index_id
FROM sys.indexes
WHERE [object_id] = OBJECT_ID ('Employee');
go
SELECT index_depth AS D
    , index_level AS L
    , record_count AS 'Count'
    , page_count AS PgCnt
    , avg_page_space_used_in_percent AS 'PgPercentFull'
    , min_record_size_in_bytes AS 'MinLen'
    , max_record_size_in_bytes AS 'MaxLen'
    , avg_record_size_in_bytes AS 'AvgLen'
FROM sys.dm_db_index_physical_stats
    (DB_ID ('IndexInternals')
    , OBJECT_ID ('IndexInternals.dbo.Employee')
    , 2
    , NULL
    , 'DETAILED');
GO

结果：

IndexName   index_id
EmployeePK   1
EmployeeSSNUK   2

-----------------------------------------------------------------------------

D   L   Count   PgCnt   PgPercentFull   MinLen   MaxLen   AvgLen
2   0   80000   179   99.3661106992834   16   16   16
2   1   179   1   44.2055843834939   18   18   18

在本例中，非聚集索引（Level 0)的叶级显示了80,000条记录数（表中有80,000行）、最低、最高、平均长度16(即固定宽度的索引行）。这很容易分解为SSN列(11字节的 Charactor)，表的聚集键EmployeeID对应的数据行的书签（聚集键）是4字节，同时这行是一个固定宽度行，没有列允许为Null值，行开销是1字节(11+4+1=16字节)，我们用DBCC IND温习一下这个索引的叶级页：

代码

TRUNCATE TABLE sp_tablepages;
INSERT sp_tablepages
EXEC ('DBCC IND (IndexInternals, Employee, 2)');
go

SELECT IndexLevel
    , PageFID
    , PagePID
    , PrevPageFID
    , PrevPagePID
    , NextPageFID
    , NextPagePID
FROM sp_tablepages
ORDER BY IndexLevel DESC, PrevPagePID;
go

结果：

结果中可以看出：现在我们应该已经比较熟悉这种分析了吧？过程略去，留给读者思考（如有疑问，可以联系邀月3w@live.cn).

继续分析：

DBCC TRACEON (3604)
go
DBCC PAGE (IndexInternals, 1, 4264, 3);
go

结果：

注意：在上图中可以看到：对一个有聚集键的表的非聚集索引的叶级页 (leaf-level page)有实际的列值包含两部分：索引键(index key,在本例中是SSN列)和数据行的书签(bookmark,本例中是EmployeeID)，这个列值，被复制到非聚集索引的页级。如果聚集键变宽了，非聚集索引的叶级相应也随之变宽。

为了便于理解，我们回顾这个查询：

SELECT e.*
FROM dbo.Employee AS e
WHERE e.SSN = '123-45-6789';
go

为了找到SSN为 123-45-6789的行，SQL Server从root page开始往下导航到叶级。从前面查询可知：root page在FileID为１的4328页（记住：只要看indexLevel最高的索引级，本例中是1）,我们可以执行与上篇文章相同的分析，通过B树 (B-Tree),这个留给大家去做，呵呵。

限于篇幅，下篇将继续学习三类特殊的非聚集索引行：
1、非惟一的非聚集索引行(nonunique Nonclustered index rows)
２、使用包含性列的非聚集索引行(nonunique Nonclustered index rows with included Columns(using include))
３、使用过滤器的非聚集索引行(Nonclustered index rows with Filters(Filtered Indexes))

邀月注：本文版权由邀月和博客园共同所有，转载请注明出处。
助人等于自助!  3w@live.cn

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原文地址：https://www.cnblogs.com/downmoon/p/1670052.html

非聚集索引键	非聚集叶级行
a	a,b,e,h
c,h,e	c,h,e,b
e	e,b,h
h	h,e,b
b,c,d	b,c,d,e,h