SQL Server 表和索引存储结构
杜飞
在上一篇文章中，我们介绍了SQL Server数据文件的页面类型，系统通过96个字节的头部信息和系统表从逻辑层面上将表的存储结构管理起来，具体到表的存储结构上，SQL Server引入对象、分区、堆或B树、分配单元等概念。
下图显示了表的存储组织，每张表有一个对应的对象ID，并且包含一个或多个分区，每个分区会有一个堆或者多个B树，堆或者B树的结构是预留的。每个堆或者是B树都有三个分配单元用来存放数据，分别是数据、LOB、行溢出，使用最多的分配单元是数据。如果有LOB数据或者是长度超过8000字节的记录，则可能有另外的LOB分配单元和行溢出分配单元。
小总结： 一个表可以有多个分区，但是每个分区（堆/B树）最多有三个分配单元，每个分配单元可以有很多页，对于每个分配单元内的数据页，根据表是否有索引，以及索引是聚集还是非聚集，组织方式有以下三种：
1. 堆
所谓堆（heap）,就是不含聚集索引的表。堆的 sys.partitions 中具有一行，对于堆使用的每个分区，都有 index_id = 0。只有一个分区，在系统表里，对于这个分区下面的每个分配单元都有一个连接指向Index Allocation Map页（IAM）,在IAM页里，描述了区的信息。
sys.system_internals_allocation_units 系统视图中的列 first_iam_page 指向管理特定分区中堆的分配空间的一系列 IAM 页的第一页。SQL Server 使用 IAM 页在堆中移动。堆内的数据页和行没有任何特定的顺序，也不链接在一起。数据页之间唯一的逻辑连接是记录在 IAM 页内的信息。
2. 具有非聚集索引的表
如果有一个表只有非聚集索引而没有聚集索引，对应的索引号是2--250。那么针对每个非聚集索引，都有一个对应的分区，在系统表进而，对于这个分区下面的每个分配单元，都有一个连接指向根页。数据页之间通过前后指针互相联系，是一个完整的树形结构。在树的底层，会有一个连接指向真正的数据，连接的形式是文件号+页号+行号，而真正的数据是以堆的形式存放的。如下图所示：
3. 具有聚集索引的表
表中的聚集索引，对应的索引号是1。它有一个对应的分区，该分区下的每个分配单元都有一个连接指向根页。对于聚集索引来说，叶子结点里存放的是真正的数据，而不是非聚集索引那样的连接。如下图所示：
非聚集索引与聚集索引具有相同的 B 树结构，它们之间的显著差别在于以下两点：
基础表的数据行不按非聚集键的顺序排序和存储。
非聚集索引的叶层是由索引页而不是由数据页组成
案例分析： 我们来查看一个表的存储结构，我们在此使用的表是一个生产表，共有1亿多条记录，查看表的object_ID，如下图所示：
此表，我已经做了分区，查看其分区信息，可以使用下图所示的命令：
从上图可以看到，此表共有16个分区，对应不同的索引，基本上每个分区都有1千多万条记录。从此图中还可以看到堆或者B树的ID跟分区ID是一样的，如果希望进一步查看某一个索引的具体信息，可以使用下面的命令，如查看72057594067419136的信息。
从这个图当中，我们可以看到这个分区只有一个分配单元，IN_ROW_DATA表明此分配单元只用来存放具体数据，共5353页，已使用5346页，数据占用5320页。
如果希望查看根页的位置，可以使用下面的命令：
但需要注意，这里显示的根页的位置是0xEC0100001100，由于存储的关系，用倒序的方式对它进行解析，也就是0x0011000001EC,最前面的两个字节表明是所在的文件组编号，后面的4个字节是页的编号，即(1,0x01CE) ,换成十进制（1，492），然后可以利用我们上一节所说的DBCC PAGE命令查看页的信息，如下图所示：
从中可以看到具体的数据，此界面的返回结果会因表上的聚集索引、非聚集索引而不同。如果查看一个表使用的总页数和区数，也可以使用命令：DBCC SHOWCONFIG，如下图所示：
在同样表结构的情况下，建立聚集索引不会增加表格的大小，但是建立非聚集索引反而会增加不少空间，在性能方面，SQL Server产品组做过测试，在select、update、delete操作下，聚集索引性能较高，在插入记录时，聚集索引和非聚集索引性能相同，没有出现聚集索引影响插入速度的现象，但在生产环境中，还是要谨慎行事。
本文转自 dufei 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/dufei/1378317，如需转载请自行联系原作者
