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【翻译】SQL Server索引进阶:第一级,索引简介

简介:
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第一级介绍一下SQL Server的索引:是一种数据库对象,使得SQL Server可以在最短的时间内查询 or 修改请求的数据,使用最少的系统资源带来最大的性能提升。好的索引将会允许SQL Server实现最大化的并发,一个用户的查询对于其他用户的查询几乎没有影响。最终,索引给数据库完整性提供一种高效的方式,当唯一索引创建的时候,确保唯一的键值。这一级只是一个简介,包括一些理论和使用,一些物理的细节留在后面的级别中介绍。

对于数据库开发者来说,彻底的理解索引是重要的,当一个请求从客户端到达SQL Server,SQL Server只有两种可能的路径来访问请求的数据行:

  1. 扫描包含数据的表中的每一行,从第一行到最后一行,检查每一行是否满足请求的条件。
  2. 如果包含可用的索引,可以用索引来定位请求的数据。


第一种方法对于SQL Server来说总是可用的,第二种方法只在你给数据库设计了可用的索引的情况下才是可行的,但是第二种可以带来极大地性能提升,接下来我们将继续介绍。

因为索引需要维护(它们会占用物理空间,并且它们一定会和表保持同步),所以它们不是SQL Server必须的。有的数据库会完全没有索引。它们可能会导致性能下降,有可能带来数据完整性问题,但是SQL Server允许它的存在。

但是,这些不好的不是我们想要的。我们都希望数据库性能优良,数据完整,同时,保持索引维护的最小化。本级别将会朝着这个目标引导大家。



数据库实例



贯穿整个进阶系列,我们都会使用实例来阐述关键的理念。这些例子使用的是微软的 AdventureWorks 示例数据库。我们主要使用销售订单部门。包含5张表:Customer, SalesPerson, Product, SalesOrderHeader, SalesOrderDetail。为了保持注意力的集中,我们使用部分的列。

AdventureWorks 设计的很规范,销售人的信息在三张表中都有:SalesPerson,Employee,Contact。在某些情况下,我们会把他们看成是一张表。下图是这些表之间的关系。



本级别用到的TSQL在后面都会给出下载地址。



什么是索引



通过一个小故事开始我们的索引学习之旅,一个很老,但是证明很技术,贯穿整篇本章,介绍索引的基本概念。

你离开家去处理一些事情。当你回来的时候,从等待你回来的女儿的垒球教练口中得到一些消息。三个女孩子:Tracy, Rebecca, and Amy弄丢了他们的帽子。你能否给他们买帽子,下一场比赛他们的父母将会还给你。

你认识那些女孩子,也认识他们的父母。但是你不知道他们帽子的尺寸。在你家的镇子上有三家人,每家都有一些你需要的信息。没有问题,你会打电话给他们,得到帽子的尺寸。你一手拿着电话,一边打开电话本的目录索引。

你需要联系的第一家是Hellen Meyer,你估计Meyer应该在姓名的中部,你直接跳到电话本的中间部分,但是你发现来到了页头部写着“Kline-Koerber”的一页,向前翻了几页,又发现了“Nagle-Nyeong”,又向前翻了几页,发现了“Maldonado-Nagle”。意识到你快要找到了,向后查找,你找到了“Meyer,Helen”一行,找到的对应的号码。打通了Meyer的家,得到了你想要的信息。

重复上面的过程,找到了另外两个家庭,获取了另外两个帽子的尺寸。

你使用了索引,你使用索引的方式和SQL Server使用索引的方式类似。他们有很多的相似,有一些不同,电话本和SQL Server的索引。

事实上,你刚才使用的就是SQL Server两种索引(聚集和非聚集)中的一种,非聚集索引。本级别我们介绍非聚集索引,下一级别介绍聚集索引,以及深入的分析这两种索引。



非聚集索引



白纸类似非聚集索引,他们不是以数据本身来组织的,只是一个映射,帮助你访问数据。数据本身才是我们真正需要的。电话公司没有将镇子的居民整理到一个有意义的队列中,将房子从一个地方移动到另一个地方,方便同一个垒球队的女孩们的家是一个挨一个的,而不是像现在这样用居民的姓氏来组织。相反,他给你一本书,包含每个居民。每行都包含一个键,使得你可以访问到居民的电话。

就像白纸上的电话一样,SQL Server的非聚集索引都包含两部分的内容:

查询键,例如:姓氏-名称-中间部分这样的格式,在SQL Server的词汇中,叫做索引键。

标签,提供相同的内容,那就是电话号码,SQL Server中则直接指向键代表的数据行。

另外,一个SQL Server非聚集索引还会包含一些内部使用的头部信息,可能会包含一些可选的信息。这些内容在后面的级别中会有介绍,现在还不是理解非聚集索引的重点内容。

就像电话本一样,SQL Server的索引维护一个查询键,经过几次小的跳转就会找到想要访问的入口。给出一个查询键,SQL Server可以快速的定位入口。不像电话本,SQL Server的索引是动态的。那就是说,每次增加一行,删除一样,或者是包含查询键的一列被修改,SQL Server都会更新索引。

就像在电话本上两个挨着的家庭,在地理位置上不是挨着的一样,在非聚集索引中挨着的两个入口,也不是表中挨着的两行数据。第一个入口可能是表中的最后一行,第二个入口可能是表中的第一行。事实上,不想索引,入口通常是有意义的序列。表中的行是完全无序的。

当我们创建一个索引,SQL Server会产生并且在额外的表中精确的维护每一行的入口。在一张表可以创建多于一个的非聚集索引。

最大的不同是:SQL Server不能使用电话。他只会使用标签中的信息,才可以导航到对应的表中的行。



创建并且从非聚集索引中受益



我们通过两次示例数据库的查询来结束这个级别,确保你使用的示例数据库是SQL Server 2005的AdventureWorks 数据库,也可以是SQL Server 2008。每次我们会执行相同的查询,但是第一次是在创建索引之前,第二次是在创建索引之后。每一次,SQL Server都会告诉我们获取数据需要做多少工作。我们将在Contact表中查询Helen Meyer行(大概在表的中间部分)。初始时候,在FirstName或者是LastName列没有索引,为了确保执行正确,可以通过下面的代码来删除索引。

 


  1. IF EXISTS (SELECT * FROM sys.indexes 
  2. WHERE OBJECT_ID = OBJECT_ID('Person.Contact'
  3. AND name = 'FullName'
  4. DROP INDEX Person.Contact.FullName;  



开启IO和时间统计

 


  1. SET STATISTICS io ON 
  2. SET STATISTICS time ON 
  3. GO 



执行查询

 


  1. SELECT * 
  2.     FROM Person.Contact 
  3.     WHERE FirstName = 'Helen' 
  4.         AND LastName = 'Meyer'
  5. GO 



我们会看到执行结果,也就是Helen的信息。

在消息tab中我们会看到
 


  1. 表 'Contact'。扫描计数 1,逻辑读取 561 次,物理读取 0 次,预读 0 次,lob 逻辑读取 0 次,lob 物理读取 0 次,lob 预读 0 次。 
  2.  
  3. SQL Server 执行时间: 
  4.    CPU 时间 = 0 毫秒,占用时间 = 9 毫秒。 



信息中显示本次查询产生逻辑IO 561次,处理器占用9毫秒的时间。你显示的内容会和处理器的不同而不同。

建立非聚集索引

 


  1. CREATE NONCLUSTERED INDEX FullName 
  2.             ON Person.Contact 
  3.     ( LastName, FirstName ); 
  4. GO 


再次执行查询

 


  1. SELECT * 
  2.     FROM Person.Contact 
  3.     WHERE FirstName = 'Helen' 
  4.         AND LastName = 'Meyer'
  5. GO 



这次看到的信息变成了
 


  1. 表 'Contact'。扫描计数 1,逻辑读取 4 次,物理读取 0 次,预读 0 次,lob 逻辑读取 0 次,lob 物理读取 0 次,lob 预读 0 次。 
  2.  
  3. SQL Server 执行时间: 
  4.    CPU 时间 = 0 毫秒,占用时间 = 1 毫秒。 



建立索引之后只需要4次逻辑IO,更少的处理器占用时间。
 


结论



创建合适的索引可以极大的提升数据库性能。在下一级别,我们会了解索引的物理结构。我们将会知道非聚集索引为什么会对查询有好处。还会介绍其他类型的索引,索引的其他好处,索引相关的代价,监控和维护索引,和一些最佳实践。目标就是告诉你建立索引所必须的知识。



代码下载

 



 




本文转自 virusswb 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/virusswb/984640,如需转载请自行联系原作者

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