SQLSERVER是怎麽通过索引和统计信息来找到目标数据的(第一篇)
SQLSERVER是怎麽通过索引和统计信息来找到目标数据的(第一篇)
在第一篇里大家先搭建好测试环境,了解SQL Server中的执行引擎,了解一下表的信息,在第二篇再跟大家详细地说清楚索引
在第三篇里跟大家说一下统计信息。
因为篇幅比较长,所以暂时分成第一篇、第二篇、第三篇,不然大家看得很痛苦
---------------------------------------------------------------开始-----------------------------------------------------
先给出一篇文章的地址,都是博客园里的文章:
http://www.cnblogs.com/CareySon/archive/2012/05/23/CoreConceptOfExcutionEngine.html
《SQL Server中的执行引擎入门》,这篇文章主要讲了:执行引擎、执行计划、查询优化器
对执行引擎 、执行计划的了解或者掌握对SQLSERVER的索引查找数据方法是很有必要的,因为是环环相扣
如果阁下不对执行引擎 、执行计划先进行一下了解,下面的内容阁下会看得一头雾水
再看一下SQLSERVER为每个表记录了哪些信息 因为博客园的图片上传功能出了一些问题
我先给出图片链接
打开SSMS,点击表的+号,可以看到SQLSERVER一般记录了表的列信息、主键、约束、触发器、索引和统计信息
列信息、主键、约束、触发器就不说了,一般SQLSERVER查找目标数据都要使用到索引和统计信息
--------------------------------------------搭建测试环境-----------------------------------------------
请确保阁下的计算机里有范例数据库AdventureWorks,并在数据库里建立两张新的规范表格
1 USE [AdventureWorks] 2 3 DROP TABLE [dbo].SalesOrderHeader_test 4 GO 5 DROP TABLE [dbo].SalesOrderDetail_test 6 GO 7 8 SELECT * INTO dbo.SalesOrderHeader_test 9 FROM sales.[SalesOrderHeader] 10 GO 11 12 SELECT * INTO [dbo].SalesOrderDetail_test 13 FROM sales.[SalesOrderDetail] 14 GO 15 16 CREATE CLUSTERED INDEX SalesOrderHeader_test_CL 17 ON [dbo].SalesOrderHeader_test([SalesOrderID]) 18 19 GO 20 21 CREATE INDEX SalesOrderDetail_test_NCL 22 ON [dbo].SalesOrderDetail_test([SalesOrderID]) 23 GO
dbo.SalesOrderHeader_test:存放的是每一张订单的头信息,包括订单创建日期、客户编号、
合同编号、销售员编号等,每个订单都有一个单独的订单号在订单号这个字段上,有一个聚集索引
dbo.SalesOrderDetail_test:存放的是订单的详细内容。一张订单可以销售多个产品给同一个客户,
所以SalesOrderHeader_test和SalesOrderDetail_test是一对多的关系。每条详细内容包括他所属的订单编号,
他自己在表格里的唯一编号(SalesOrderDetailID)、产品编号、单价、销售数量等,在这里,先只在[SalesOrderID]
上建立一个非聚集索引
按照AdventureWorks里原先的数据,dbo.SalesOrderHeader_test里有3W多条订单信息,
dbo.SalesOrderDetail_test里有12W多条订单详细记录,基本上一条订单有3~5条详细记录,
这是一个正常的分布
下面再在dbo.SalesOrderHeader_test里加入9条订单记录,他们的编号是从75124到75132
这是9张特殊的订单,每张有12W多条详细记录。也就是说:dbo.SalesOrderDetail_test里会有
90%的数据属于这9张订单。请用下面这段代码来得到模拟数据:
1 USE [AdventureWorks] 2 GO 3 DECLARE @i INT 4 SET @i=1 5 WHILE @i<=9 6 BEGIN 7 INSERT INTO dbo.[SalesOrderHeader_test] 8 ( [RevisionNumber] , 9 [OrderDate] , 10 [DueDate] , 11 [ShipDate] , 12 [Status] , 13 [OnlineOrderFlag] , 14 [SalesOrderNumber] , 15 [PurchaseOrderNumber] , 16 [AccountNumber] , 17 [CustomerID] , 18 [ContactID] , 19 [SalesPersonID] , 20 [TerritoryID] , 21 [BillToAddressID] , 22 [ShipToAddressID] , 23 [ShipMethodID] , 24 [CreditCardID] , 25 [CreditCardApprovalCode] , 26 [CurrencyRateID] , 27 [SubTotal] , 28 [TaxAmt] , 29 [Freight] , 30 [TotalDue] , 31 [Comment] , 32 [rowguid] , 33 [ModifiedDate] 34 ) 35 SELECT 36 [RevisionNumber],[OrderDate],[DueDate], 37 [ShipDate],[Status],[OnlineOrderFlag],[SalesOrderNumber], 38 [PurchaseOrderNumber],[AccountNumber],[CustomerID], 39 [ContactID],[SalesPersonID],[TerritoryID], 40 [BillToAddressID],[ShipToAddressID],[ShipMethodID], 41 [CreditCardID],[CreditCardApprovalCode],[CurrencyRateID], 42 [SubTotal],[TaxAmt], 43 [Freight],[TotalDue],[Comment],[rowguid],[ModifiedDate] 44 FROM [dbo].[SalesOrderHeader_test] 45 WHERE [SalesOrderID]=75123 46 47 INSERT INTO [dbo].[SalesOrderDetail_test] 48 ( [SalesOrderID] , 49 [CarrierTrackingNumber] , 50 [OrderQty] , 51 [ProductID] , 52 [SpecialOfferID] , 53 [UnitPrice] , 54 [UnitPriceDiscount] , 55 [LineTotal] , 56 [rowguid] , 57 [ModifiedDate] 58 ) 59 SELECT 60 75123+@i,[CarrierTrackingNumber],[OrderQty], 61 [ProductID],[SpecialOfferID],[UnitPrice], 62 [UnitPriceDiscount],[LineTotal], 63 [rowguid],GETDATE() 64 FROM sales.[SalesOrderDetail] 65 SET @i=@i+1 66 END 67 GO
在后面的内容中,将用这两张表做例子。
测试数据建立完毕了!
--------------------------------------------------索引与统计信息的介绍--------------------------------------------------------------
SQLSERVER有两类索引,聚集索引和非聚集索引。建立索引的主要目的,是按照预期的顺序排列数据,并且存储一部分冗余数据,
用来加快SQL找到数据的速度。一张几百万条甚至更大数据量的表,怎样从里面找到用户想要的数据呢?从头到尾找一遍肯定是最慢的办法
索引的功能类似于字典里的检字表。有了好的索引,表格再大,也能像查字典一样很快地找到用户需要的数据
除了需要索引的帮助,SQLSERVER在运行指令的时候,也要知道所涉及的表格每个有多大,预期每张表能够返回多少数据,
每一步的结果集会多大。知道了这些信息,才能够选择比较好的执行计划。可是SQLSERVER是一个计算机程序,他是怎麽知道这些信息的呢?
这要靠统计信息(statistics)来帮忙(上面已经给出了截图)。SQLSERVER会在每个索引上自动建立统计信息,也会根据运行指令的需要,
动态地创建一些统计信息。统计信息的准确度,会直接影响SQLSERVER完成指令的速度
第一篇完毕了,第二篇就是讲索引的内容了,敬请期待o(∩_∩)o