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:
 
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 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
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--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。