sqlserver 索引进阶(下)

参考原文 http://www.cnblogs.com/tjy9999/p/4494799.html

 

第十级, 索引内部结构

  建立索引的目的是加快对表中记录的查找或排序。为表设置索引要付出代价的:一是增加了数据库的存储空间,二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。在之前的级别中,我们从逻辑的角度介绍索引。除了要关心索引带来的好处,还要关心索引的消耗。理解索引的内部结构,可以在进行数据插入,更新,删除的时候,最小化索引的创建,修改,移动,从而减少索引消耗。

  索引是一种结构。在SQL Server中,索引和聚集索引表的存储结构都是B树,B树是一种用于查找的平衡多叉树.B树结构如下:

     

 

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。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。指向页的指针除了包含数据文件的编号和页的编号,如果一个指针是5:4567,表示指向#5文件的第4567页。

非叶子层:  

  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。

叶子层: 

    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、可选的包含列和标签组成,标签的内存是聚集索引的键列或者RID(Row ID)。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。

         

           a. 非聚集索引                             b. 聚集索引

 

posted @   安小  阅读(635)  评论(0编辑  收藏  举报
编辑推荐:
· 开发者必知的日志记录最佳实践
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· Linux系列:如何用 C#调用 C方法造成内存泄露
· AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
阅读排行:
· Manus重磅发布:全球首款通用AI代理技术深度解析与实战指南
· 被坑几百块钱后,我竟然真的恢复了删除的微信聊天记录!
· 没有Manus邀请码?试试免邀请码的MGX或者开源的OpenManus吧
· 园子的第一款AI主题卫衣上架——"HELLO! HOW CAN I ASSIST YOU TODAY
· 【自荐】一款简洁、开源的在线白板工具 Drawnix
点击右上角即可分享
微信分享提示