欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页  >  IT编程

sql server 索引阐述系列一索引概述

程序员文章站 2022-10-18 19:53:37
一. 索引概述 关于介绍索引,有一种“文章太守,挥毫万字,一饮千钟”的豪迈感觉,因为索引需要讲的知识点太多。在每个关系型数据库里都会作为重点介绍,因为索引关系着数据库的整体性能, 它在数据库性能优化里占有重要地位。由于索引关联面广,我想通过一系列来把索引尽量阐述清楚,大概包括索引存储单元、堆介绍、聚 ......

一. 索引概述

  关于介绍索引,有一种“文章太守,挥毫万字,一饮千钟”的豪迈感觉,因为索引需要讲的知识点太多。在每个关系型数据库里都会作为重点介绍,因为索引关系着数据库的整体性能, 它在数据库性能优化里占有重要地位。由于索引关联面广,我想通过一系列来把索引尽量阐述清楚,大概包括索引存储单元、堆介绍、聚集索引与非聚集索引介绍、索引参数(填充因子,包含列,约束等)、索引的使用,索引维护管理,索引统计信息、索引访问方法、索引存储与文件组、索引视图、索引数据修改内部机制、索引的分析调优排查等。尽量争取把索引的知识点讲到讲明白,借鉴一些资料和经验,整理输出理论,实践列出案例。

  索引可以提供了对数据的快速访问。就像是一本书的目录,一个好的目录可以极大的减少查询时间,索引使数据以一种特定的方式组织起来,使查询操作具有最佳性能。当表变得越来越大,索引就变得十分明显,可以利用索引快速满足where条件的数据行。某些情况还可以利用索引帮助对数据进行排序,组合,分组,筛选。

  在sqlserver里索引类型包括:堆,聚集索引,非聚集索引,列存储索引,特殊索引(如全文索引),其它索引如分区索引,过滤索引等。

  1.  堆:堆不是索引,但讲索引时会讲到堆,两者有紧密联系,堆结构在数据插入,没有更改时是有存储顺序的,但一改动如修改删除,结构就会发生变化。没有聚集索引的表称为堆表。

  2. 聚集索引:对于聚集索引,数据实际上是按顺序存储的是B-Tree结构,B树是代表平衡的树,在寻找记录时都只需等量的资源,获取速度总是一致的,因为根索引到叶索引都具有相同的深度, 就像一本书把所有目录编排一样,一旦找到所要的数据,就完成了这次搜索,当查询使用到了索引时,sqlserver优化器可以快速定位,最少I/O次数获取所需的数据。

  3. 非聚集索引:非聚集索引也是B-Tree结构,在sql server 08可中多达999个。它是完全独立于数据本身结构的,也就是说它存储的是键值,有指针指向数据本身的位置。

  4. 列存储索引:它是sql server 2012开始引入的一种索引类型,,主要用于对大数据量的查询操作,与传统的索引行存储不同,通过列存储的压缩方式,在某些场景大大提高索引效率。

二. 索引元数据   

  元数据是对应每个功能的一些描述与特性,这里的元数据是索引相关描述,后面查询分析还会使用到这些元数据,具体了解使用可以先查看msdn, 索引常用相关元数据如下:

  sys.indexes  它提供索引名,索引类型(堆或索引),聚集与非聚集类型,索引填充因子,索引过滤等信息。

  sys.index_columns 它提供了索引包含的列信息,可通过与sys.indexes关联获得索引列定义。

SELECT i.name AS index_name  
    ,COL_NAME(ic.object_id,ic.column_id) AS column_name  
    ,ic.index_column_id  
    ,ic.key_ordinal  
,ic.is_included_column  
FROM sys.indexes AS i  
INNER JOIN sys.index_columns AS ic   
    ON i.object_id = ic.object_id AND i.index_id = ic.index_id  
WHERE i.object_id = OBJECT_ID('表名xx');      

  如下图所示:sql server 索引阐述系列一索引概述

 

 sys.columns_store_dictionaries和sys.columns_store_segments:用于描述列存储信息。

 sys.xml_indexes:与sys.indexes类似 主要是用于xml索引。

 sys.spatial_indexes:也与sys.indexes类似 主要是用于spatial索引。

 sys.dm_db_index_physical_stats:它描述了索引的大小和碎片信息,代替了DBCC SHOWCONTIG。有三种获取统计信息扫描碎片模式:LIMITED,SAMPLED,DETAILED 这三种顺序描述需要的时间是越来越多。

 sys.dm_db_index_operational_stats:用来跟踪索引 I/O、 锁定、 闩锁、访问方法。索引访问方式(叶级插入累计数,叶级删除累计数,叶级更新累积数)。 索引或堆上闩锁争用次数时间,lock锁定数量时间,以及索引载入内存 I/O 数。

 sys.objects:用户自定义对象(如:表,视图..)的标识号,可以通过索引的objectid找到相关表名或视图名。

 sys.PARTITIONS:描述索引在每个分区中各对应一行,表和索引都至少包含一个分区(在表内部结构里,顶层是表,中间层是分区,分区下面再是数据和索引)。

 sys.dm_db_index_usage_stats:描述不同类型索引操作的计数(如:全表描述次数、走索引次数,书签查找次数等)以及对应各操作时间。每次查询索引,所进行的每个单独的搜索、扫描、查找或更新都被计为对该索引的一次使用,并使此视图中的相应计数器递增。

 sys.dm_db_missing_index_groups:索引组中包含的缺失索引信息。

 sys.dm_db_missing_index_details:描述有关缺失索引的详细信息。

 sys.dm_db_missing_index_group_stats:描述缺失索引组中包含的缺失索引。

  如下图是三个元数据组合,分析出缺失的索引

SELECT  DB_NAME(database_id) AS database_name ,
        OBJECT_NAME(object_id, database_id) AS table_name ,
        mid.equality_columns ,
        mid.inequality_columns ,
        mid.included_columns ,
        ( migs.user_seeks + migs.user_scans ) * migs.avg_user_impact AS Impact ,
        migs.avg_total_user_cost * ( migs.avg_user_impact / 100.0 )
        * ( migs.user_seeks + migs.user_scans ) AS Score ,
        migs.user_seeks ,
        migs.user_scans
FROM    sys.dm_db_missing_index_details mid
        INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_groups mig ON mid.index_handle = mig.index_handle
        INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_group_stats migs ON mig.index_group_handle = migs.group_handle
ORDER BY migs.avg_total_user_cost * ( migs.avg_user_impact / 100.0 )
        * ( migs.user_seeks + migs.user_scans ) DESC

 sys.dm_db_missing_index_columns:缺少索引列的有关的信息。