一、基本概念
1.数据的读取
页(page)是SQL SERVER可以读写的最小I/O单位。即使只需访问一行,也要把整个页加载到缓存之中，再从缓存中读取数据。物理读取是从磁盘上读取，逻辑读取是从缓存中读取。物理读取一页的开销要比逻辑读取一页的要大得多。
SET STATISTICS IO ON
--do something...
SET STATISTICS IO OFF
可以用以上代码来查看IO访问情况
2.表的组织方式
表有两种组织方式，B树(Balance Tree)或者堆(Heap)。当在表上创建了一个聚集索引的时候，整个表数据就以B树的结构排列。否则就是按照堆的结构排列。无论表是怎么组织的，都可以在表上面创建多个非聚集索引。非聚集索引都是以B树的结构排列。
2.1 堆（Heap）
之所以这个结构称为堆，是因为它不以任何人为指定的逻辑顺序进行排列。而是按照分区组队数据进行组织。也就是说，是按照磁盘的物理顺序。只要需要读取的数据文件没有文件系统碎片（注意和下面提到的索引的碎片区分），这个读取过程在磁盘中就可以连续的进行，没有多余的磁盘臂移动。而磁盘臂移动是I/O操作中开销最大的操作。
堆使用一个bitmap结构来管理数据的分配。也就是它会告诉你两个结果，这个区是分配了，还是没有分配。每一个区中的物理顺序如下图。
对于新插入的数据，堆只管在最后一条数据的后面的一个空闲位置保存新插入的数据，不保持任何的逻辑顺序。比如拿order表举例，如果先插入orderid 4,5,6, 假设在位置1:176、 1:177、1:178这三个位置。这时再插入1，这时保存的数据就变为4,5,6,1, 1保存在 1:179的位置。
2.2聚集索引（Clustered Index）
该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。
聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列（组合索引），就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。
聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后，便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。例如，如果应用程序执行 的一个查询经常检索某一日期范围内的记录，则使用聚集索引可以迅速找到包含开始日期的行，然后检索表中所有相邻的行，直到到达结束日期。这样有助于提高此 类查询的性能。同样，如果对从表中检索的数据进行排序时经常要用到某一列，则可以将该表在该列上聚集（物理排序），避免每次查询该列时都进行排序，从而节 省成本。
当索引值唯一时，使用聚集索引查找特定的行也很有效率。例如，使用唯一雇员 ID 列 emp_id 查找特定雇员的最快速的方法，是在 emp_id 列上创建聚集索引或 PRIMARY KEY 约束。
继续拿Order表举例，Order表中的全部数据都保存在B树中的叶层（leaf level）中，其他层只是起到一个索引的作用，并不包含任何数据。叶层是一个双向链表结构，并按照聚集索引的主键的逻辑顺序排列。因此逻辑顺序是用指针来维护。
2.2.1 索引碎片
数据库中之所以会出现碎片，是因为B树的页拆分造成的。具体页拆分请参考数据结构，这里要说的是由于拆分所产生的新页不保证一定就会在被拆分的页的后面，而是可能出于文件的任何位置。这就是“无序页”。换句话说，也就是在列表中处于后面位置的元素，在物理文件中却排在前面。如果你明白指针的定义的话，这句话并不难理解。因为叶层的双向列表就是以指针来维护逻辑顺序。
因此在按逻辑顺序读取的时候，由于无序页的存在，可能造成磁臂频繁的摆动。别忘记，磁盘摆动是I/O中开销最大的操作。而I/O往往是一个系统的瓶颈所在。
如果按照物理顺序来读取，也就是unordered读取，就会避免上面所产生的问题。再次强调，unordered是指不按逻辑顺序读取，所以叫unordered。
2.2.2 索引的层数
索引的层数，也就是B树的高度，直接表明了一次查找操作在页面读取方面的开销。一些执行计划如Nested loop联接会多次调用查找操作。因此理解这个概念很重要。
树的高度主要和以下几个因素相关
1.表的总行数。
2.平均一行保存数据的大小。
3.页的平均密度。因为不是每一页都应该填充满数据，这样可以减少页拆分的次数。
4.一页所能容纳的行数。
具体公式也很简单，3级索引大概能容纳4百万行，4级索引大概能容纳4亿行数据。因此通常一张表的索引层数通常为3到4级。
2.3非聚集索引(NonClustered Index)
该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同。
索引是通过二叉树的数据结构来描述的，我们可以这么理解聚簇索引：索引的叶节点就是数据节点。而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点，只不过有一个指针指向对应的数据块。
和聚集索引的区别就在于它的叶层并不包含所有的数据。在默认情况下它只包含了键列的数据，并包含了一个行定位符(row locator)。这个行定位符的具体内容取决于它建立在以堆形式的表还是以B树组织的表，换句话说也就是这张表是否建立了聚集索引会影响到非聚集索引的行定位符。如果是建立了聚集索引，那么这个行定位符就是一个聚集键，我们通过这个聚集键再次查找聚集索引上的数据。
2.3.1 如果非聚集索引包含了我们需要查找的所有数据
这种情况我们通常叫做索引覆盖。
正因为非聚集索引有着和索引一样的结构，并且由于非聚集索引所包含的列少，因此数据量就小，使得叶层的一页能包含更多的行，因此进行一次I/O页读取的动作的时候，就能读取进更多的行。因此查找效率是最高的。
举个不恰当的例子，美女征婚，应征人员的个人信息表有 “姓名、 德、 智、 体 、美、 劳、 高、 富、 帅”这几列，按姓名排序。美女只关注“高、 富、 帅”这三列的内容，为了更快的筛选，我们帮美女按照个人信息表的内容重新制作了一张表，这张表忽略了其他信息，只保留了高、富、帅和姓名，筛选效率当然就比原来关注更多内容时要高。
2.3.2 如果非聚集索引不包含我们需要查找的所有数据
通俗的说这时我们就需要从非聚集索引中所包含的线索去包含所有数据的表中去找。
按照我们之前的定义换句话来说，就是通过非聚集索引中的行定位符去聚集索引或者堆中去查找所需的数据。
二、深入浅出理解索引结构
实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别：
其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。
如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。
通过以上例子，我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。进一步引申一下，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。
1、何时使用聚集索引或非聚集索引
下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）：
|
动作描述 |
使用聚集索引 |
使用非聚集索引 |
|
列经常被分组排序 |
应 |
应 |
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返回某范围内的数据 |
应 |
不应 |
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一个或极少不同值 |
不应 |
不应 |
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小数目的不同值 |
应 |
不应 |
|
大数目的不同值 |
不应 |
应 |
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频繁更新的列 |
不应 |
应 |
|
外键列 |
应 |
应 |
|
主键列 |
应 |
应 |
|
频繁修改索引列 |
不应 |
应 |
事实上，我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如：返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容。
2、结合实际，谈索引使用的误区
理论的目的是应用。虽然我们刚才列出了何时应使用聚集索引或非聚集索引，但在实践中以上规则却很容易被忽视或不能根据实际情况进行综合分析。下面我们将根据在实践中遇到的实际问题来谈一下索引使用的误区，以便于大家掌握索引建立的方法。
2.1、主键就是聚集索引
这种想法笔者认为是极端错误的，是对聚集索引的一种浪费。虽然SQL SERVER默认是在主键上建立聚集索引的。
通常，我们会在每个表中都建立一个ID列，以区分每条数据，并且这个ID列是自动增大的，步长一般为1。我们的这个办公自动化的实例中的列Gid就是如此。此时，如果我们将这个列设为主键，SQL SERVER会将此列默认为聚集索引。这样做有好处，就是可以让您的数据在数据库中按照ID进行物理排序，但笔者认为这样做意义不大。
显而易见，聚集索引的优势是很明显的，而每个表中只能有一个聚集索引的规则，这使得聚集索引变得更加珍贵。
从我们前面谈到的聚集索引的定义我们可以看出，使用聚集索引的最大好处就是能够根据查询要求，迅速缩小查询范围，避免全表扫描。在实际应用中，因为 ID号是自动生成的，我们并不知道每条记录的ID号，所以我们很难在实践中用ID号来进行查询。这就使让ID号这个主键作为聚集索引成为一种资源浪费。其次，让每个ID号都不同的字段作为聚集索引也不符合“大数目的不同值情况下不应建立聚合索引”规则；当然，这种情况只是针对用户经常修改记录内容，特别是索引项的时候会负作用，但对于查询速度并没有影响。
在办公自动化系统中，无论是系统首页显示的需要用户签收的文件、会议还是用户进行文件查询等任何情况下进行数据查询都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。
通常，办公自动化的首页会显示每个用户尚未签收的文件或会议。虽然我们的where语句可以仅仅限制当前用户尚未签收的情况，但如果您的系统已建立了很长时间，并且数据量很大，那么，每次每个用户打开首页的时候都进行一次全表扫描，这样做意义是不大的，绝大多数的用户1个月前的文件都已经浏览过了，这样做只能徒增数据库的开销而已。事实上，我们完全可以让用户打开系统首页时，数据库仅仅查询这个用户近3个月来未阅览的文件，通过“日期”这个字段来限制表扫描，提高查询速度。如果您的办公自动化系统已经建立的2年，那么您的首页显示速度理论上将是原来速度8倍，甚至更快。
在这里之所以提到“理论上”三字，是因为如果您的聚集索引还是盲目地建在ID这个主键上时，您的查询速度是没有这么高的，即使您在“日期”这个字段上建立的索引（非聚合索引）。下面我们就来看一下在1000万条数据量的情况下各种查询的速度表现（3个月内的数据为25万条）：
（1）仅在主键上建立聚集索引，并且不划分时间段：
Select gid,fariqi,neibuyonghu,title from tgongwen
用时：128470毫秒（即：128秒）
（2）在主键上建立聚集索引，在fariq上建立非聚集索引：
select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())
用时：53763毫秒（54秒）
（3）将聚合索引建立在日期列（fariqi）上：
select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())
用时：2423毫秒（2秒）
虽然每条语句提取出来的都是25万条数据，各种情况的差异却是巨大的，特别是将聚集索引建立在日期列时的差异。事实上，如果您的数据库真的有1000 万容量的话，把主键建立在ID列上，就像以上的第1、2种情况，在网页上的表现就是超时，根本就无法显示。这也是我摒弃ID列作为聚集索引的一个最重要的因素。得出以上速度的方法是：在各个select语句前加：
declare @d datetime
set @d=getdate()
并在select语句后加：
select [语句执行花费时间(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())
2.2、只要建立索引就能显著提高查询速度
事实上，我们可以发现上面的例子中，第2、3条语句完全相同，且建立索引的字段也相同；不同的仅是前者在fariqi字段上建立的是非聚合索引，后者在此字段上建立的是聚合索引，但查询速度却有着天壤之别。所以，并非是在任何字段上简单地建立索引就能提高查询速度。
从建表的语句中，我们可以看到这个有着1000万数据的表中fariqi字段有5003个不同记录。在此字段上建立聚合索引是再合适不过了。在现实中，我们每天都会发几个文件，这几个文件的发文日期就相同，这完全符合建立聚集索引要求的：“既不能绝大多数都相同，又不能只有极少数相同”的规则。由此看来，我们建立“适当”的聚合索引对于我们提高查询速度是非常重要的。
2.3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度
上面已经谈到：在进行数据查询时都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。既然这两个字段都是如此的重要，我们可以把他们合并起来，建立一个复合索引（compound index）。
很多人认为只要把任何字段加进聚集索引，就能提高查询速度，也有人感到迷惑：如果把复合的聚集索引字段分开查询，那么查询速度会减慢吗？带着这个问题，我们来看一下以下的查询速度（结果集都是25万条数据）：（日期列fariqi首先排在复合聚集索引的起始列，用户名neibuyonghu排在后列）：
（1）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>''2004-5-5''
查询速度：2513毫秒
（2）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
where fariqi>''2004-5-5'' and neibuyonghu=''办公室''
查询速度：2516毫秒
（3）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where neibuyonghu=''办公室''
查询速度：60280毫秒
从以上试验中，我们可以看到如果仅用聚集索引的起始列作为查询条件和同时用到复合聚集索引的全部列的查询速度是几乎一样的，甚至比用上全部的复合索引列还要略快（在查询结果集数目一样的情况下）；而如果仅用复合聚集索引的非起始列作为查询条件的话，这个索引是不起任何作用的。当然，语句1、2的查询速度一样是因为查询的条目数一样，如果复合索引的所有列都用上，而且查询结果少的话，这样就会形成“索引覆盖”，因而性能可以达到最优。同时，请记住：无论您是否经常使用聚合索引的其他列，但其前导列一定要是使用最频繁的列。
3、其他书上没有的索引使用经验总结
3.1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快
下面是实例语句：（都是提取25万条数据）
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=''2004-9-16''
使用时间：3326毫秒
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid<=250000
使用时间：4470毫秒
这里，用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快了近1/4。
3.2、用聚合索引比用一般的主键作order by时速度快，特别是在小数据量情况下
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by fariqi
用时：12936
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by gid
用时：18843
这里，用聚合索引比用一般的主键作order by时，速度快了3/10。事实上，如果数据量很小的话，用聚集索引作为排序列要比使用非聚集索引速度快得明显的多；而数据量如果很大的话，如10万以上，则二者的速度差别不明显。
3.3、使用聚合索引内的时间段，搜索时间会按数据占整个数据表的百分比成比例减少，而无论聚合索引使用了多少个：
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>''2004-1-1''
用时：6343毫秒（提取100万条）
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>''2004-6-6''
用时：3170毫秒（提取50万条）
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=''2004-9-16''
用时：3326毫秒（和上句的结果一模一样。如果采集的数量一样，那么用大于号和等于号是一样的）
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen
where fariqi>''2004-1-1'' and fariqi<''2004-6-6''
用时：3280毫秒
3.4、日期列不会因为有分秒的输入而减慢查询速度
下面的例子中，共有100万条数据，2004年1月1日以后的数据有50万条，但只有两个不同的日期，日期精确到日；之前有数据50万条，有5000个不同的日期，日期精确到秒。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen
where fariqi>''2004-1-1'' order by fariqi
用时：6390毫秒
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen
where fariqi<''2004-1-1'' order by fariqi
用时：6453毫秒
4、其他注意事项
“水可载舟，亦可覆舟”，索引也一样。索引有助于提高检索性能，但过多或不当的索引也会导致系统低效。因为用户在表中每加进一个索引，数据库就要做更多的工作。过多的索引甚至会导致索引碎片。
所以说，我们要建立一个“适当”的索引体系，特别是对聚合索引的创建，更应精益求精，以使您的数据库能得到高性能的发挥。
总结转载与以下博客中
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