sql server 索引阐述系列一索引概述

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：

　

　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。