5.复合与包含索引，索引页存储情况

5.1 基本语法

--复合索引
CREATE INDEX IndexName ON tbname(columna,columnb [,columnc...] )
 
--包含索引
CREATE INDEX IndexName ON tbname(columna [,columnb,columnc...] ) INCLUDE (column1 [,column2,column3...])
复合索引，顾名思义，及多个列组成的索引，列的顺序非常重要，关系到查询性能，这点后面会说明。
     包含索引，建索引SQL 中含有 include 字段，索引键值用于WHERE条件过滤，INCLUDE字段用于 SELECT 展示，这点后面也会说明。
     无论是符合索引还是包含索引，都有索引键值长度不能超过900字节的限制，但是要注意一点，包含索引的include字段是不包括在里边的。
    从索引页的存储情况来分析，分析过程中，重点在查看复合索引跟包含包含索引在 子节点及叶子结点的键值情况。

5.2 创建测试表格

    创建表格 tbindex，建立两个测试索引，同时造数据。
CREATE TABLE tbindex(
id int identity(1,1) not null primary key ,
name varchar(50) not null,
type varchar(10) not null,
numbers int not null
)
GO
 
CREATE INDEX ix_number_name ON tbindex(numbers,name)
GO
CREATE INDEX ix_name ON tbindex(numbers) INCLUDE (name)
GO
 
DECLARE @ID INT
SET @ID=1
WHILE @ID<=5
BEGIN
     INSERT INTO tbindex(name,type,numbers)
     SELECT
           name,
         type,
         object_id+@id
     FROM sys.objects
 
        SET @ID=@ID+1
END

5.3 分析索引行

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--查看该表格索引的id情况
SELECT * FROM sys.indexes WHERE object_id=object_id('tbindex')
--PK__tbindex__3213E83F89582AC3    1
--ix_number_name    2
--ix_number    3
 
DBCC traceon(3604)
DBCC ind('dbpage','tbindex',-1)
 
DBCC PAGE('dbpage',1,395,3)
DBCC PAGE('dbpage',1,396,3)
 
DBCC PAGE('dbpage',1,397,3)
DBCC PAGE('dbpage',1,398,3)
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    分析查看，得知：
  • 复合索引 IX_number_name的索引节点为pageid=395，再挑选一个叶子结点来分析 pageid=396；
  • 包含索引 IX_number 的索引节点为 pageid=397，再挑选一个叶子节点来分析 pageid=398。
 
--复合索引，395为索引页节点，396为索引页叶子节点
DBCC PAGE('dbpage',1,395,3)
DBCC PAGE('dbpage',1,396,3)
 
--包含索引，397为索引页节点，398为索引页叶子节点
DBCC PAGE('dbpage',1,397,3)
DBCC PAGE('dbpage',1,398,3)
 
 

 

    从这里可以看出，复合索引跟包含索引的 所有索引列都会存储在索引叶子节点跟子节点，但是包含索引 的INCLUDE列，不在索引页的子节点存储，仅存储在 索引页的叶子节点上。
    从这里不难理解，为什么之前说 include列用于 select 列，而不用于 where 列过滤。因为非聚集索引当索引页面有多层的时候，是先查询 索引的子节点，再查询索引的叶子节点，而包含索引的INCLUDE列不在叶子节点中存储，无法根据其来进行过滤。

6  复合索引对查询的影响

6.1 复合索引查询注意事项

     由于需要数据量作为实验支持，所以不用之前分析索引行结构的表格tbindex，换个高大上 tb_composite 如下。
 
 大数据表格
    至此，测试表格建立完成，开始分析索引页面信息，统计表格tb_composite信息如下：
 
复制代码
 1 --查看表格的数据大小跟非聚集索引大小
 2 WITH DATA AS (
 3 SELECT
 4  
 5       O.name tb_name,
 6       reservedpages = SUM (reserved_page_count),
 7       usedpages = SUM (used_page_count),
 8       pages = SUM (CASE WHEN (index_id < 2) THEN (in_row_data_page_count + lob_used_page_count + row_overflow_used_page_count) ELSE 0 END ),
 9       rowCounts = SUM (CASE WHEN (index_id < 2) THEN row_count ELSE 0 END )
10 FROM sys.dm_db_partition_stats S
11 JOIN sys.objects o on s.object_id=o.object_id
12 WHERE O.type='U'
13 GROUP BY O.name
14 )
15 SELECT
16  
17          tb_name,
18          rowCounts,
19          reservedpages*8/1024 reserved_Mb,
20          pages*8/1024 data_Mb,
21          index_Mb=(usedpages-pages)*8/1024,
22          unused_Mb=case when usedpages>reservedpages then 0 else (reservedpages-usedpages)*8/1024 end
23 FROM DATA
24 WHERE tb_name = 'tb_composite'
25 ORDER BY reserved_Mb DESC
26 Go
复制代码

--详细分析每一个索引的索引页面数量
create table tbind(PageFID int,   PagePID int,IAMFID int,IAMPID int,ObjectID int,IndexID int,PartitionNumber int,PartitionID varchar(50),iam_chain_type varchar(50) ,PageType int,IndexLevel int,NextPageFID int,NextPagePID int,PrevPageFID int,PrevPagePID int )
 
INSERT INTO TBIND EXEC ('DBCC IND(''yaochufa'',''tb_composite'',-1) ')
 
SELECT
      i.name,i.index_id,p.page_nums
FROM sys.indexes i join (SELECT IndexID,count(*) page_nums FROM tbind group by IndexID ) p on i.index_id=p.IndexID
WHERE object_id=object_id('tb_composite')
ORDER BY index_id

 

 
    可以看到这个表格的非聚集索引总大小 ≈  598Mb ≈  （43022+33279）*8k/1024 ≈  596Mb 。
    ix_userid_name 明显要比 ix_userid 存储的页面多，这是因为 ix_userid_name 比 ix_userid 多存储了 name 这个索引键值，索引页的增加，意味着使用这个索引就会相应增加 IO 。
    比如一下两个SQL：
SET STATISTICS IO ON
--执行前，按下快捷键：Ctrl+M, 执行SQL后会显示实际执行的执行计划 （注意，Ctrl+L，则为 预估的执行计划）
 
SELECT * FROM tb_composite WITH(INDEX=ix_userid_name) WHERE userid =6500
SELECT * FROM tb_composite WITH(INDEX=ix_userid) WHERE userid =6500

 

 
    查看其IO情况：
    
 
    走复合索引会比单列索引要多出3个IO，userid 条件的扩大这个IO差别也会逐步加大。
    
    查看执行计划如下：
    
    可以看出，两者都是先根据索引 进行 index seek 查找到相应的索引行，再根据索引行上的 主键，去聚集索引中进行 key lookup查找行记录。两者的执行计划是一模一样的。这里加多一个SQL查询。
 
SELECT * FROM tb_composite WHERE name='6CDC4A13-36FF-4FA2-94D0-F1CBEA40852C'
    
    name这一列，不存在单列索引，存在于复合索引 ix_userid_name(userid,timepoint,name) 中，那么 这个查询能否根据 这个索引进行查找呢？
    答案是：NO NO NO ，数据库会根据其IO情况来做选择，有两种可能，一种是根据主键做全表scan，另外一种是 对 复合索引 进行 index scan 全扫描，然后再根据键值去 聚集索引上查找相应的 行记录。
    且看执行计划跟IO如下，可以看出，逻辑读基本上把所有数据页（聚集索引叶子节点）都扫描出来，一次IO是一个8kb的data page。
 
    来吧，总结一下：
  1. 最左匹配原则：复合索引 键值列假设为（a, b, c, d, e），则等同于索引这几个索引：（a）、（a, b）、（a, b, c）、（a, b, c, d）、（a, b, c, d, e）
    1. 当where条件 符合 最左匹配原则，那么，执行计划则是 INDEX SEEK ，走索引查找；
    2. 当where条件 不符合 最左匹配原则，则根据性能评估，走primary index scan 或者 非聚集索引扫描再根据键值去 primary key lookup ；
  2. 根据最左匹配原则，可以在日常管理中，避免添加一些冗余冗余索引
  3. 但是也有一个注意事项：随着复合索引的列增加，索引页也会增加，使用其索引会增加一定量的IO，所以，再判断冗余索引的时候，需要考虑下这种情况，通常很少碰到这种情形。

6.2 复合索引与包含索引的查询区别

    前面测试已经了解 复合索引 跟 包含索引 的 存储结构，这里进行查询测试。这里注意 索引页数量 = 索引节点页+索引叶子节点页。
    先创建 包含索引表格，造数据。
CREATE TABLE tb_include(
id int identity(1,1) not null primary key,
name varchar(50) not null,
userid int not null,
timepoint datetime not null
)
GO
 
CREATE INDEX ix_userid on tb_include(userid) INCLUDE (timepoint,name)
GO
 
INSERT INTO tb_include( name , userid , timepoint ) SELECT name,userid,timepoint FROM tb_composite
GO
 
    做两个查询如下：
SELECT USERID,name FROM tb_composite  where USERID=71
SELECT USERID,name FROM tb_include  where USERID=71
 
SELECT USERID,name FROM tb_composite  where USERID=71 AND NAME='010CC1BD-1736-46A8-9497-7F4DBFD082B2'
SELECT USERID,name FROM tb_include  where USERID=71 AND NAME='010CC1BD-1736-46A8-9497-7F4DBFD082B2'

 

 
 

6.3总结

    1. 如果where 条件包含include列
      1. include列无法参与 index seek，因为其索引子节点不存在，只存在于索引叶子节点，所以include列一般都是 展示列；
      2. include列由于无法做 where 过滤的 index seed，同比 复合索引，IO相对会较大
    2. 如果展示列仅限于索引键值及include列
      1. 包含索引中，根据索引键值找到 索引叶子节点后，无须根据主键值或者RID值 回表 去查询行记录，而是直接把 索引叶子节点的 include 列的内容展示即可，减少 回表 的IO；
    3. 如果where条件仅含键值列，select 展示列仅含 键值列级include列
      1. 两者性能基本一致，包含索引相对少IO，但是区别不大。
    4. 所有非聚集索引的限制长度是900个字节，但是 包含索引中的 include列是不计算在索引长度中的，所以如果要是遇到这种索引超过 900 bytes的特殊情况，可以考虑把相关字段放到include中来处理。