sqlserver 索引的一些总结(2)
来源:asp之家 发布时间:2012-08-21 11:03:31
标签:sqlserver,索引
叶节点
假设我们磁盘上的数据是物理有序的,那么数据库在进行插入,删除和更新操作时,必然会导致数据发生变化,如果我们要保存数据的连续和有序,那么我们就需要移动数据的物理位置,这将增大磁盘的I/O,使得整个数据库运行非常缓慢;使用索引的主要目的是使数据逻辑有序,使数据独立于物理有序存储。
为了实现数据逻辑有序,索引使用双向链表的数据结构来保持数据逻辑顺序,如果要在两个节点中插入一个新的节点只需修改节点的前驱和后继,而且无需修改新节点的物理位置。
双向链表(Doubly linked list)也叫双链表,是链表的一种,它的每个数据结点中都有两个指针,分别指向直接后继和直接前驱。所以,从双向链表中的任意一个结点开始,都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点。
理论上说,从双向链表中删除一个元素操作的时间复杂度是O(1),如果希望删除一个具体有给定关键字的元素,那么最坏的情况下的时间复杂度为O(n)。
在删除的过程中,我们只需要将要删除的节点的前节点和后节点相连,然后将要删除的节点的前节点和后节点置为null即可。
代码如下:
//伪代码
node.prev.next=node.next;
node.next.prev=node.prev;
node.prev=node.next=null;
图4索引的叶节点和相应的表数据
如上图4所示,索引叶节点包含索引值和相应的RID(ROWID),而且叶节点通过双向链表有序地连接起来;同时我们主要到数据表不同于索引叶节点,表中的数据无序存储,它们不全是存储在同一表块中,而且块之间不存在连接。
总的来说,索引保存着具体数据的物理地址值。
索引的类型
我们知道索引的类型有两种:聚集索引和非聚集索引。
聚集索引:物理存储按照索引排序。
非聚集索引:物理存储不按照索引排序。
聚集索引
聚集索引的数据页是物理有序地存储,数据页是聚集索引的叶节点,数据页之间通过双向链表的形式连接起来,而且实际的数据都存储在数据页中。当我们给表添加索引后,表中的数据将根据索引进行排序。
假设我们有一个表T_Pet,它包含四个字段分别是:animal,name,sex和age,而且使用animal作为索引列,具体SQL代码如下:
代码如下:
-----------------------------------------------------------
---- Create T_Pet table in tempdb.
-----------------------------------------------------------
USE tempdb
CREATE TABLE T_Pet
(
animal VARCHAR(20),
[name] VARCHAR(20),
sex CHAR(1),
age INT
)
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX T_PetonAnimal1_ClterIdx ON T_Pet (animal)
-----------------------------------------------------------
---- Insert data into data table.
-----------------------------------------------------------
代码如下:
DECLARE @i int
SET @i=0
WHILE(@i<1000000)
BEGIN
INSERT INTO T_Pet (
animal,
[name],
sex,
age
)
SELECT [dbo].random_string(11) animal,
[dbo].random_string(11) [name],
'F' sex,
cast(floor(rand()*5) as int) age
SET @i=@i+1
END
INSERT INTO T_Pet VALUES('Aardark', 'Hello', 'F', 1)
INSERT INTO T_Pet VALUES('Cat', 'Kitty', 'F', 2)
INSERT INTO T_Pet VALUES('Horse', 'Ma', 'F', 1)
INSERT INTO T_Pet VALUES('Turtles', 'SiSi', 'F', 4)
INSERT INTO T_Pet VALUES('Dog', 'Tomma', 'F', 2)
INSERT INTO T_Pet VALUES('Donkey', 'YoYo', 'F', 3)
图5聚集索引
如上图5所示,从左往右的第一和第二层是索引页,第三层是数据页(叶节点),数据页之间通过双向链表连接起来,而且数据页中的数据根据索引排序;假设,我们要查找名字(name)为Xnnbqba的动物Ifcey,这里我们以animal作为表的索引,所以数据库首先根据索引查找,当找到索引值animal = ‘Ifcey时,接着查找该索引的数据页(叶节点)获取具体数据。具体的查询语句如下:
代码如下:
SET STATISTICS PROFILE ON
SET STATISTICS TIME ON
SELECT animal, [name], sex, age
FROM T_Pet
WHERE animal = 'Ifcey'
SET STATISTICS PROFILE OFF
SET STATISTICS TIME OFF
当我们执行完SQL查询计划时,把鼠标指针放到“聚集索引查找”上,这时会出现如下图信息,我们可以查看到一个重要的信息Logical Operation——Clustered Index Seek,SQL查询是直接根据聚集索引获取记录,查询速度最快。
图6查询计划
从下图查询结果,我们发现查询步骤只有2步,首先通过Clustered Index Seek快速地找到索引Ifcey,接着查询索引的叶节点(数据页)获取数据。
查询执行时间:CPU 时间= 0 毫秒,占用时间= 1 毫秒。
图7查询结果
现在我们把表中的索引删除,重新执行查询计划,这时我们可以发现Logical Operation已经变为Table Scan,由于表中有100万行数据,这时查询速度就相当缓慢。
图8查询计划
从下图查询结果,我们发现查询步骤变成3步了,首先通过Table Scan查找animal = ‘Ifcey',在执行查询的时候,SQL Server会自动分析SQL语句,而且它估计我们这次查询比较耗时,所以数据库进行并发操作加快查询的速度。
查询执行时间:CPU 时间= 329 毫秒,占用时间= 182 毫秒。
图9查询结果
通过上面的有聚集索引和没有的对比,我们发现了查询性能的差异,如果使用索引数据库首先查找索引,而不是漫无目的的全表遍历。
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