在之前的级别中,我们从逻辑的角度介绍索引,集中于它们能为我们做什么。现在,是时候从物理的角度,并且检查一下索引的内部结构,从理解索引的内部结构,引导我们理解索引在上层做的工作。通过索引的结构,它是如何维护的,你可以理解在进行插入,更新,删除的时候,最小化索引的创建,修改,移动。
因此,从现在开始,我们除了要关心索引带来的好处,还要关心索引的消耗。毕竟,最小化消耗可以带来最大化的好处,带来最大化的好处是本系列的宗旨。
叶子和非叶子层
索引的机构由叶子和非叶子层组成。尽管没有明显的说明,我们之前的级别主要集中于索引的叶子层。因此,聚集索引的叶子层就是表本身,每个叶子层的入口都是表中的一行。对于非聚集索引来说,在叶子层每行都有一个入口(过滤索引除外),每个入口由索引键列,可选的包含列,以及标签组成,标签的内存是聚集索引的键列,或者RID(Row ID)。
索引入口也叫做索引行,不管它是表的一行(聚集索引叶子入口),还是表中一行的引用(非聚集索引叶子层),还是指向更低级别(非叶子层)的一页。
非叶子层是构建在叶子层上的结构,使得SQL Server可以完成下面的工作:
- 以索引键的顺序维护索引的入口。
- 根据给定的索引键值,快速的找到叶子层。
在第一级中,我们用电话本来介绍索引的好处。在电话本中,名叫“Meyer,Helen”的人,因为电话本是按照last name排序的,因此我们知道这个人应该再中间位置,直接跳到电话本的中间位置开始查找。但是SQL Server没有这种知识。它不知道哪一页是中间页,除非它从索引的开始访问到结束。因此,SQL Server在索引中构建了一些额外的结构。
非叶子层
这些额外的结构叫做非叶子层,也叫节点层。是构建在叶子层上的,不论页的物理位置在哪里。目的是给SQL Server指出每个索引的单独的页入口点,从一页到另一页的较短路劲。
在索引中的每一页,不管他是哪一层,都包含索引行或者入口。在叶子层的页中,每个入口点都指向表中的一行,或者就是表中的一行。如果表有十亿行数据,索引的叶子层就会有十亿个入口。
紧挨着叶子层的上一层,是最低的非叶子层,他的每一个入口都指向一个叶子层的页。如果我们的十亿个入口,平均每页有100个入口,叶子层将包含1,000,000,000/100=10,000,000页。如果最低的非叶子层包含10,000,000个入口,每个都指向叶子层的页,将包含10,000,000/100=100,000页。
每个较高的非叶子层的页中的入口,都指向下一层的页。因此,下一个较高的非叶子层就会有100,000个入口,1000个页。在上一层,就会是1000个入口,10页,再往上就是10个入口,1页,这就是最上面了。
索引顶端的页叫做根页。索引中,在根页之下,在叶子层之上的层叫做中间层。层数从0开始(叶子层就是0)向上增加。因此,中间层至少也是1.
非叶子层的入口只包含索引键的列和指向下一层页的指针。索引的包含列只存在于叶子层的入口,非叶子层的入口中没有这类信息。
索引中的每一页,除去根页,都包含两个额外的指针。一个指向下一页,一个指向上一页。页的双向链的结果就是,使得SQL Server可以正向或者反向扫描任何一层的页面。
简单例子
通过上图,可以说明索引的树形结构。我们在Personnel.Employee表的LastName和FirstName列创建了索引。
- CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_Full_Name
- ON Personnel.Employee
- (
- LastName,
- FirstName,
- )
- GO
指向页的指针除了包含页的编号,还包含数据文件的编号。如果一个指针是5:4567,表示指向#5文件的第4567页。
为了清除和明白,上面的索引和实际的索引在下面几个方面有一些不同:
每页的入口数量,在实际的索引中要比上面图中的多很多,每一层的页也要比图中的多很多。尤其是叶子层,在实际中会比图中多很多。
在实际的索引中,页上的入口是无序的。页入口的偏移指针,提供入口的顺序访问。(关于偏移指针可以查看第四级,页和分区中的介绍。)
索引的深度
根页的位置和索引的其他信息存储在一张系统表中。当SQL Server需要访问给定索引键值的索引入口的时候,它就用自己的方式从根页开始,访问每一层的每一页,直到包含索引键入口的叶子层。在我们十亿行表的例子中,SQL Server访问到需要的叶子层入口只需要读取5页;在上图的例子中,只需要读取3页就可以了。在聚集索引中,叶子层的入口就是实际的数据行,在非聚集索引中,入口可能是聚集索引的键,也可能是RID(Row ID)。
层的数目,也叫做深度,AdventureWorks数据库中,没有深度超过3的索引。数据库中如果有很大的表,或者索引键的列很多,深度有可能会超过6或者更深。
sys.dm_db_index_physical_stats函数给我们提供了一些索引的信息,包括索引的类型,深度,和大小;是一个表值函数,可以执行查询。下面的例子就是查看SalesOrderDetail表的索引信息。
- SELECT OBJECT_NAME(P.OBJECT_ID) AS 'Table'
- , I.name AS 'Index'
- , P.index_id AS 'IndexID'
- , P.index_type_desc
- , P.index_depth
- , P.page_count
- FROM sys.dm_db_index_physical_stats (DB_ID(),
- OBJECT_ID('Sales.SalesOrderDetail'),
- NULL, NULL, NULL) P
- JOIN sys.indexes I ON I.OBJECT_ID = P.OBJECT_ID
- AND I.index_id = P.index_id;
结果显示如下。
下面的代码会显示表的指定的索引的信息,SalesOrderDetail表的uniqueidentifier列的非聚集索引,结果中的一行就是索引的一层。
- SELECT OBJECT_NAME(P.OBJECT_ID) AS 'Table'
- , I.name AS 'Index'
- , P.index_id AS 'IndexID'
- , P.index_type_desc
- , P.index_level
- , P.page_count
- FROM sys.dm_db_index_physical_stats (DB_ID(), OBJECT_ID('Sales.SalesOrderDetail'), 2, NULL, 'DETAILED') P
- JOIN sys.indexes I ON I.OBJECT_ID = P.OBJECT_ID
- AND I.index_id = P.index_id;
结果如下。
从上图的结果中,我们可以看出:
- 索引的叶子层有408页。
- 唯一的中间层只有2页。
- 根层只有1页。
非叶子层的大小通常是叶子层的十分之一或者百分之二,这依赖于查询键包含哪些列,标签的大小,是否有包含列。换句话说,索引可能很大,也可能很小。
请记住,包含列只在非聚集索引中可用,他们只出现在叶子层的入口。在高层的入口中会忽略他们,这就是他们不增加非叶子层大小的原因。
因为聚集索引的叶子层就是表的数据行,在聚集索引中只有非叶子层额外的信息,需要额外的空间。无论是否创建索引,数据行都是存在的。因此,创建聚集索引的时候可能会花费一些时间,消耗一些资源,但是在创建完成之后,只需要很小的数据空间。
结论
索引的结构使得SQL Server可以快速的访问索引的入口。一旦发现入口,SQL Server就可以:
- 访问入口的数据行。
- 正向或者反向访问索引。
索引的树形结构已经使用了很长一段时间,甚至比关系数据库还要久远,随着时间它已经被证明很有用。
本文转自 virusswb 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/virusswb/989316,如需转载请自行联系原作者