页大小8192个字节，行限制为8060字节（大型对象除外）。
包含varchar nvarchar varbinary sql_variant（8012，object类型） clr 的行，如果行大小超过8060，最大的上述列，被移动到行溢出分配单元。如果列超过8000，还会被存储为大型对象。
分配单元：IN_ROW_DATA
Row_OVERFLOW_DATA
LOB_DATA
分配顺序扫描：基于IAM页（索引分配映射）
一个IAM只能映射某一个表分区的某一种类型的页面，并且最多覆盖4GB的大小。比如：一个表有四个分区，每个分区都包含三种类型的数据(in-row, LOB, and row-overflow)，那它最少会有4*3 = 12 个IAM页面，若个任何一个分区的任何一种数据类型超过4G或任意一个表分区跨越多个文件，就需要更多的IAM。
索引顺序扫描
索引碎片：分配新页，把大约一半的行的移动到新页，在根据键值将新行插入到新页或旧页，并调整链表，以反映正确的逻辑顺序。例外是新行键值是最大的，将直接分配新页，避免过多的页拆分。
索引的级数：indexproperty
索引查找是随机IO，为每行lookup一次，都是读取一个页（堆）或 N个页（聚集表，索引N级）
非聚集索引包括：数据副本，行定位符【堆的RID（文件号-页号-行号），聚集表中的KeyID（聚集索引键值和唯一标示符）】
===============================影响查询速度的重点是磁盘臂的摆动
select indexproperty(object_id('new_FollowRecords'),'PK_new_FollowRecords','IndexDepth')
查询方法：
1、表扫描
对无聚集索引的堆表，分配顺序扫描，逻辑读取次数等于该表使用的页数
2、无序聚集索引扫描
表包含聚集索引，且查询时未指定索引排序操作
3、无序覆盖非聚集索引扫描
插播：2、3会根据数据一致性和性能选择分配顺序扫描和索引顺序扫描
a、索引非常小（小于64页）时，解释IAM页的开销成为主要开销，会使用索引顺序扫描
b、小表（？不知道多大算小），优先选择分配顺序扫描
c、索引大小超过64页；未提交读隔离级别；使用分配顺序扫描（不要求数据一致性）
d、索引大小超过64页，更高的隔离级别，但是知道不允许对数据进行修改（例如使用tablock，例如只读的文件组、数据库）
4、有序聚集索引扫描
索引顺序扫描
5、有序覆盖非聚集索引扫描
6、非聚集索引查找+有序局部扫描+lookups
适用于小范围查询或点查询（选择性高），筛选的列是索引的第一个键列。
通过查询计划里的Seek predicates 和Order：True推测，执行了有序局部扫描
7、无序非聚集索引扫描+lookups
当筛选的列不是索引的第一个键列，没办法，只能扫描。
要求同样的，选择性足够高用这种方式，否则过多的lookup必然带来过高的开销。
8、聚集索引查找+有序局部扫描
平凡的计划：不依赖于选择性，不会因为查询的数据量变大，就性能降低。
9、覆盖非聚集索引查找+有序局部扫描
8和9都受索引碎片影响，因为查询开销主要在局部扫描上
索引的覆盖列，仅仅存在于叶级页，当索引顺序改变时，并不会像键列一样跟着被更新。
索引交集：可以看做是按行定位符进行的内连接，从一定程度上缓解创建大量索引所带来的维护开销。
筛选索引：在创建索引时，指定where子句，限定范围，例如xx is not null, a<4000.这样，只会在有限范围内创建索引，开销更小些。
查询索引使用情况：
select * from dm_db_index_usage_stats:查询用户、系统的查找、扫描次数，以及最后一次执行时间，用于分析是否该索引还被使用。
select * from dm_db_index_operational_stats(DB_ID('数据库名'),object_id('表名'),index_id('索引名'),partition_number(分区id)
默认值是null，indexid如果是堆，指定0；
碎片整理：
重新生成：按链表顺序重新生成索引，使页的文件顺序和链表顺序一致。
重新组织：冒泡排序算法，根据索引页在链表中的顺序在磁盘上物理的将页排序。