非聚集索引,这个是大家都非常熟悉的一个东西,有时候我们由于业务原因,sql写的非常复杂,需要join很多张表,然后就泪流满面了。。。这时候就有DBA或者资深的开发给你看这个猥琐的sql,通过执行计划一分析。。。或许就看出了不该有的表扫描。。。万恶之源。。。然后给你在关键的字段加上非聚集索引后。。。才发现提速比阿斯顿马丁还要快。。。那么一个问题来了,为什么非聚集索引能提速这么快。。。怎么做到的???是不是非常的好奇???

这篇我们来解开神秘面纱。

 一:现象

      先让我们一睹非聚集索引的真容,看看到底在执行计划看来是个什么玩意。。。我这里有个product表,里面灌了8w多数据,然后在Name列上建立

一个非聚集索引,就像下图一样:

  Sql Server中的非聚集索引详细介

从上图中看到了两个好玩的东西,一个就是我想看到的“索引查找[nonclustered]”,这个大家很熟悉,也是这篇要说的,然后我们还看到了一个“RID查找”,乍一看这是什么鸡巴玩意。。。非聚集索引跟它扯上什么关系了???

二:什么是RID

  通过前面几篇,我想大家都知道了数据页中的记录是如何寻找的?秘密就是通过slot槽位中的偏移量决定的,那问题来了,如果上升到数据页层面,我只需要(pageID:slotID)就可以找到记录了,对不对?那如果我上升了文件层面,那是不是只需要知道(fileID:pageID:slotID)就可以找到数据页中的 记录了?其实这里的RID就是站在文件的高度通过(fileID:pageID:slotID)找到表记录的。。。既RID=RowID=(fileID:pageID:slotID),如果你非要眼见实的话,在sq中l还真提供了这么个函数(sys.fn_PhysLocFormatter(%%physloc%%)),我们看下图:

Sql Server中的非聚集索引详细介

看了上面的图,是不是很兴奋,一目了然,比如productID=18088这条记录,然来是在1号文件,34941号数据页,0号槽位上,productID=18089是在1号槽位上,好了,当你知道RID是个什么东西的时候,我想你已经离彻底理解非聚集索引不远啦。。。

 三:非聚集索引

  有一点我们肯定知道,就是非聚集索引是可以加速查找的,要是跟表扫描那样的龟速,那也就失去了索引的目的,既然能加速,是因为它和聚集索引一样,在底层都玩起了B树,首先我们插入一些样例数据。

  DROP TABLE dbo.Person    CREATE TABLE Person(ID INT IDENTITY,NAME CHAR(900))  CREATE INDEX idx_Person_Name ON dbo.Person(Name)    DECLARE @ch AS INT=97    WHILE @ch<=122  BEGIN    INSERT INTO dbo.Person VALUES(REPLICATE(CHAR(@ch),5))    SET @ch=@ch+1  END

上面的sql,我故意在Name列设置为900个char,这也是索引的上限值,这样的话,我DBCC就可以导出很多数据页和索引页了。

Sql Server中的非聚集索引详细介

可以看到,当我dbcc ind 的时候,发现Person表中已经有4个数据页,5个索引页,其中151号数据页是表跟踪页,174号为索引跟踪页,这也就说明当我建立索引后,引擎给我们分配了专门的索引页来存放我们建立的Name索引,那下一步就是我们来看看这些索引中都存放着什么,这也是我非常关心的,接下来我导出173号索引页。

复制代码 代码如下:
 DBCC PAGE(Ctrip,1,173,1)

Sql Server中的非聚集索引详细介Sql Server中的非聚集索引详细介

  Slot 0, Offset 0x60, Length 912, DumpStyle BYTE    Record Type = INDEX_RECORD      Record Attributes = NULL_BITMAP   Record Size = 912    Memory Dump @0x000000000EF1C060    0000000000000000:  16616161 61612020 20202020 20202020 †.aaaaa        0000000000000010:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000020:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000030:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000040:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000050:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000060:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000070:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000080:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000090:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           00000000000000A0:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           00000000000000B0:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           00000000000000C0:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           00000000000000D0:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           00000000000000E0:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           00000000000000F0:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000100:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000110:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000120:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000130:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000140:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000150:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000160:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000170:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000180:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000190:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           00000000000001A0:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           00000000000001B0:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           00000000000001C0:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           00000000000001D0:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           00000000000001E0:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           00000000000001F0:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000200:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000210:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000220:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000230:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000240:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000250:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000260:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000270:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000280:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000290:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           00000000000002A0:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           00000000000002B0:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           00000000000002C0:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           00000000000002D0:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           00000000000002E0:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           00000000000002F0:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000300:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000310:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000320:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000330:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000340:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000350:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000360:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000370:  20202020 20202020 20202020 20202020 †           0000000000000380:  20202020 20940000 00010000 00020000 †   ...........

复制代码 代码如下:
Row – Offset                        
7 (0x7) – 6480 (0x1950)             
6 (0x6) – 5568 (0x15c0)             
5 (0x5) – 4656 (0x1230)             
4 (0x4) – 3744 (0xea0)              
3 (0x3) – 2832 (0xb10)              
2 (0x2) – 1920 (0x780)              
1 (0x1) – 1008 (0x3f0)              
0 (0x0) – 96 (0x60)

 

从上面至少可以发现三个有趣的现象:

<1>:173号索引页中slot0和slot1槽位指向记录的内容已经有序了,比如:aaaaa,bbbbb。。。。这样。。。。原来非聚集索引也是有序呀。。。

<2>:6161616161就是16进制的aaaaa。

    9400000001000000 :这几个数字非常重要,因为是16进制表示,所以2位16进制表示一个字节,所以可以这么解释,前面4个字节表示

    pageID,中间2个字节表示fileID,后面2个字节表示slot,看到这里你是不是想起了RID。。。因为RID就是这三样的组合。。。原来非聚集索

   引的记录存放的就是“key+RowID”呀。。。。

<3>:通过最后的槽位列表,可以得知173号索引页上存放着8条索引记录。

 

  好了,看完了叶子节点,我们再看分支节点,也就是IndexLevel=1的那条索引数据页,也就是78号。ok,dbcc看看吧。

Sql Server中的非聚集索引详细介

当看到这个列表的时候,不知道你脑子里面是不是有一幅图出来了,就像上一篇看到聚集索引一样,因为它的结构和聚集索引非常像,只不过非聚集索引这里多了一个RID而已。。。最后我也把图贡献一下。

Sql Server中的非聚集索引详细介

 

总结一下:在走非聚集索引的时候,比如你的条件是where name=’jjjjj’ 时,它的逻辑是这样的,根据78号索引数据页的key的范围,然后通过rowid走到了79号索引数据页,然后在79号索引数据页中顺利的找到了jjjjj,这时候就可以拿出jjjjj的rowid去表数据页中直接定位记录,最后输出。。。。。这个也就是博客开头的地方为什么会出现RID的查找。。。

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