SQL Server中表和索引存儲結構的作用是什么

這篇文章給大家介紹SQL Server中表和索引存儲結構的作用是什么，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

1. 堆

所謂堆（heap）,就是不含聚集索引的表。堆的 sys.partitions 中具有一行，對于堆使用的每個分區(qū)，都有index_id= 0。只有一個分區(qū)，在系統(tǒng)表里，對于這個分區(qū)下面的每個分配單元都有一個連接指向Index Allocation Map頁（IAM）,在IAM頁里，描述了區(qū)的信息。

sys.system_internals_allocation_units系統(tǒng)視圖中的列first_iam_page指向管理特定分區(qū)中堆的分配空間的一系列 IAM 頁的第一頁。SQL Server 使用 IAM 頁在堆中移動。堆內的數(shù)據(jù)頁和行沒有任何特定的順序，也不鏈接在一起。數(shù)據(jù)頁之間唯一的邏輯連接是記錄在 IAM 頁內的信息。

2. 具有非聚集索引的表

如果有一個表只有非聚集索引而沒有聚集索引，對應的索引號是2--250。那么針對每個非聚集索引，都有一個對應的分區(qū)，在系統(tǒng)表進而，對于這個分區(qū)下面的每個分配單元，都有一個連接指向根頁。數(shù)據(jù)頁之間通過前后指針互相聯(lián)系，是一個完整的樹形結構。在樹的底層，會有一個連接指向真正的數(shù)據(jù)，連接的形式是文件號+頁號+行號，而真正的數(shù)據(jù)是以堆的形式存放的。如下圖所示：

3. 具有聚集索引的表

表中的聚集索引，對應的索引號是1。它有一個對應的分區(qū)，該分區(qū)下的每個分配單元都有一個連接指向根頁。對于聚集索引來說，葉子結點里存放的是真正的數(shù)據(jù)，而不是非聚集索引那樣的連接。如下圖所示：

非聚集索引與聚集索引具有相同的 B 樹結構，它們之間的顯著差別在于以下兩點：

基礎表的數(shù)據(jù)行不按非聚集鍵的順序排序和存儲。

非聚集索引的葉層是由索引頁而不是由數(shù)據(jù)頁組成

案例分析： 我們來查看一個表的存儲結構，我們在此使用的表是一個生產(chǎn)表，共有1億多條記錄，查看表的object_ID，如下圖所示：

此表，我已經(jīng)做了分區(qū)，查看其分區(qū)信息，可以使用下圖所示的命令：

從上圖可以看到，此表共有16個分區(qū)，對應不同的索引，基本上每個分區(qū)都有1千多萬條記錄。從此圖中還可以看到堆或者B樹的ID跟分區(qū)ID是一樣的，如果希望進一步查看某一個索引的具體信息，可以使用下面的命令，如查看72057594067419136的信息。

從這個圖當中，我們可以看到這個分區(qū)只有一個分配單元，IN_ROW_DATA表明此分配單元只用來存放具體數(shù)據(jù)，共5353頁，已使用5346頁，數(shù)據(jù)占用5320頁。

如果希望查看根頁的位置，可以使用下面的命令：

但需要注意，這里顯示的根頁的位置是0xEC0100001100，由于存儲的關系，用倒序的方式對它進行解析，也就是0x0011000001EC,最前面的兩個字節(jié)表明是所在的文件組編號，后面的4個字節(jié)是頁的編號，即(1,0x01CE) ,換成十進制（1，492），然后可以利用我們上一節(jié)所說的DBCC PAGE命令查看頁的信息，如下圖所示：

從中可以看到具體的數(shù)據(jù)，此界面的返回結果會因表上的聚集索引、非聚集索引而不同。如果查看一個表使用的總頁數(shù)和區(qū)數(shù)，也可以使用命令：DBCC SHOWCONFIG，如下圖所示：

在同樣表結構的情況下，建立聚集索引不會增加表格的大小，但是建立非聚集索引反而會增加不少空間，在性能方面，SQL Server產(chǎn)品組做過測試，在select、update、delete操作下，聚集索引性能較高，在插入記錄時，聚集索引和非聚集索引性能相同，沒有出現(xiàn)聚集索引影響插入速度的現(xiàn)象，但在生產(chǎn)環(huán)境中，還是要謹慎行事。

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