閱讀目錄(Content)

• 1 行記錄如何存儲
  • 1.1 堆表
  • 1.2 聚集索引表格
• 2 非聚集索引結(jié)構(gòu)
• 3 非聚集索引鍵值內(nèi)容
  • 3.1 堆表上的非聚集索引
  • 3.2 聚集索引表（唯一）的非聚集索引
  • 3.3 聚集索引表（非唯一）的非聚集索引
• 4 非聚集索引如何查找頁

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如果轉(zhuǎn)載，請注明博文來源：?www.cnblogs.com/xinysu/? ?，版權(quán)歸 博客園 蘇家小蘿卜 所有。望各位支持！ 本系列上一篇博文鏈接：SQL SERVER大話存儲結(jié)構(gòu)（1）_數(shù)據(jù)頁類型及頁面指令分析

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1 行記錄如何存儲

這里引入兩個概念：堆跟聚集索引表。本部分參考MSDN。

1.1 堆表

堆表，沒有聚集索引的表格，可以創(chuàng)建一個或者多個非聚集索引。沒有按照某個規(guī)則進行存儲，一般來說，按照行記錄入表的順序，但是由于性能要求，可能會在不同區(qū)域移動入庫數(shù)據(jù)。像一堆沙子一樣，沒有明確的組織順序。 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。默認情況下，一個堆有一個分區(qū)。 當(dāng)堆有多個分區(qū)時，每個分區(qū)有一個堆結(jié)構(gòu)，其中包含該特定分區(qū)的數(shù)據(jù)。例如，如果一個堆有四個分區(qū)，則有四個堆結(jié)構(gòu)，每個分區(qū)有一個堆結(jié)構(gòu)。 根據(jù)堆中的數(shù)據(jù)類型，每個堆結(jié)構(gòu)將有一個或多個分配單元來存儲和管理特定分區(qū)的數(shù)據(jù)。每個堆中每個分區(qū)至少有一個 IN_ROW_DATA 分配單元。如果堆包含大型對象 (LOB) 列，則該堆的每個分區(qū)還將有一個 LOB_DATA 分配單元。如果堆包含超過 8,060 字節(jié)的行大小限制的變量長度列，則它的每個分區(qū)中還會有一個 ROW_OVERFLOW_DATA 分配單元。 sys.system_internals_allocation_units系統(tǒng)視圖中的列 first_iam_page 指向 IAM 頁鏈中的第一個 IAM 頁，該 IAM 頁鏈可管理分配給特定分區(qū)中的堆的空間。 SQL Server 使用 IAM 頁在堆之間移動。堆內(nèi)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(nèi)的信息。

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擁有聚集索引的表格，稱為聚集索引表，每個表格按照其聚集索引的排序規(guī)則進行存儲，但是這里注意一點，在一個頁面中，并非 行記錄 按照 其聚集索引排序規(guī)則，而是 行偏移量 按照其排序規(guī)則存儲。

1.2 聚集索引表格

在 SQL Server 中，索引是按 B 樹結(jié)構(gòu)進行組織的。 索引 B 樹中的每一頁稱為一個索引節(jié)點。 B 樹的頂端節(jié)點稱為根節(jié)點。 索引中的底層節(jié)點稱為葉節(jié)點。 根節(jié)點與葉節(jié)點之間的任何索引級別統(tǒng)稱為中間級。 在聚集索引中，葉節(jié)點包含基礎(chǔ)表的數(shù)據(jù)頁。 根節(jié)點和中間級節(jié)點包含存有索引行的索引頁。 每個索引行包含一個鍵值和一個指針，該指針指向 B 樹上的某一中間級頁或葉級索引中的某個數(shù)據(jù)行。 每級索引中的頁均被鏈接在雙向鏈接列表中。 聚集索引在 sys.partitions 中有一行，其中，索引使用的每個分區(qū)的 index_id = 1。 默認情況下，聚集索引有單個分區(qū)。 當(dāng)聚集索引有多個分區(qū)時，每個分區(qū)都有一個包含該特定分區(qū)相關(guān)數(shù)據(jù)的 B 樹結(jié)構(gòu)。 例如，如果聚集索引有四個分區(qū)，就有四個 B 樹結(jié)構(gòu)，每個分區(qū)中有一個 B 樹結(jié)構(gòu)。 根據(jù)聚集索引中的數(shù)據(jù)類型，每個聚集索引結(jié)構(gòu)將有一個或多個分配單元，將在這些單元中存儲和管理特定分區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)。 每個聚集索引的每個分區(qū)中至少有一個 IN_ROW_DATA 分配單元。 如果聚集索引包含大型對象 (LOB) 列，則它的每個分區(qū)中還會有一個 LOB_DATA 分配單元。 如果聚集索引包含的變量長度列超過 8,060 字節(jié)的行大小限制，則它的每個分區(qū)中還會有一個 ROW_OVERFLOW_DATA 分配單元。 數(shù)據(jù)鏈內(nèi)的頁和行將按聚集索引鍵值進行排序。 所有插入操作都在所插入行中的鍵值與現(xiàn)有行中的排序順序相匹配時執(zhí)行。 下圖顯式了聚集索引單個分區(qū)中的結(jié)構(gòu)。 由此，可以看出，堆表不存在特定的存儲順序，一般按照INSERT的順序存儲，但是有時因為性能需求，也會四處存放數(shù)據(jù)；而聚集索引表的數(shù)據(jù)行按照聚集鍵的排序情況存儲，葉子節(jié)點即為行記錄。 回到頂部(go to top)

2 非聚集索引結(jié)構(gòu)

無論是堆表還是聚集索引表格，都可以創(chuàng)建非聚集索引。非聚集索引頁也是B-TREE結(jié)構(gòu)，但是，有幾點不同：非聚集索引不影響基礎(chǔ)表的存儲順序，其葉子節(jié)點是有索引頁組成而非數(shù)據(jù)頁組成。 當(dāng)需要通過非聚集索引尋找行記錄時，先是在非聚集索引所在的B-TREE樹查找，找到相應(yīng)的葉子節(jié)點后，在根據(jù)該鍵值上的相應(yīng) 行定位器 去查找其所指向的 行記錄位置。 那么，行定位器是怎么樣的呢？ 這個還需要去分析 非聚集索引的鍵值內(nèi)容，才可以清晰了解，詳見下文的分析案例。 回到頂部(go to top)

3 非聚集索引鍵值內(nèi)容

創(chuàng)建3個表格：堆表、聚集索引非唯一表及聚集索引唯一表，并且創(chuàng)建非聚集索引，同時INSERT 部分數(shù)據(jù)。 --創(chuàng)建堆表 create table tb_heap(id int ,name varchar(100),age int) --創(chuàng)建聚集索引（非唯一）表 create table tb_clu_no_unique(id int identity(1,1) ,name varchar(100),age int) create CLUSTERED? index ix_clu_id on tb_clu_no_unique(id) --創(chuàng)建聚集索引且鍵值唯一表 create table tb_pk(id int primary key identity(1,1) ,name varchar(100),age int) --創(chuàng)建非聚集索引 create index ix_tb_pk_name on tb_pk(name) create index ix_tb_heap_name on tb_heap(name) create index ix_tb_clu_no_unique_name on tb_clu_no_unique(name) --造數(shù)據(jù) insert into tb_pk(name,age) select name,cast(rand()*100 as int) from master.dbo.spt_values where name is not null insert into tb_clu_no_unique(name,age) select name,age from tb_pk insert into tb_heap(id,name,age) select id,name,age from tb_pk

3.1 堆表上的非聚集索引

#會話窗口查看ind，需要打開 3604跟蹤 dbcc traceon(3604) dbcc ind('dbpage','tb_heap',2) 可以得出這些結(jié)論：

• pageid=238是IAM頁，判斷依據(jù)是：IAMFID=NULL；
• tb_heap上的非聚集索引ix_tb_heap_name的B tree結(jié)構(gòu)有2層，判斷依據(jù)是：IndexLevel最大值為1；
• B-tree樹中，根頁為 pageid=239，葉子節(jié)點的最左節(jié)點葉是 235? ??

依據(jù)IndexLevel、NextPagePid及PrevPagePid，可以畫出?ix_tb_heap_name 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如下(畫圖工具崩了，用自帶畫圖小工具話的，這圖丑出天際)： 選取pageid=235，來分析非聚集索引頁上的結(jié)構(gòu)。 dbcc traceon(3604) dbcc page('dbpage',1,235,3) 查看 ` 消息`? ，可以看到，這個是索引頁，目前上面存儲260行索引鍵值，該頁空閑空間12個字節(jié)，空閑空間從第7660字節(jié)開始。 查看 `結(jié)果` ，如下： 可以看到在這個頁面上，每一行的行記錄情況，可以看到 非聚集索引的鍵值有2部分：name 跟 HEAD RID，name因為是非聚集索引的列，所以理應(yīng)存儲，RID是什么呢？ RID除了可以從dbcc page中查詢，也可以通過偽列查詢：%%physloc%%。 select *,%%physloc%% as RID from tb_heap RID實際上是用來 唯一標識 堆表中的每一行數(shù)據(jù)，占8個字節(jié)，按以下格式標識行：{ file id }:{ page id }:{ slot id}，文件號：數(shù)據(jù)頁號：槽位，從存儲的角度唯一表示了一行數(shù)據(jù)。 但是從dbcc的結(jié)果看，這是一個16進制的數(shù)值，該如何轉(zhuǎn)化呢？ 轉(zhuǎn)換規(guī)則：分為8個字節(jié)->前4bytes為page id->中間2bytes為file id->最后2bytes為slot id->反序排列->取10進制 用中的RID來實驗下如何反解析。 --1 分為8個字節(jié) E9 00 00 00 01 00 95 00 --2 前4bytes為page id E9 00 00 00 --3 中間2bytes為file id 01 00 --4 最后2bytes為slot id 95 00 --5 反序排列并取10進制 pageid，反序后為 00 00 00 E9，十進制為16*14+9=233 fileid，反序后為 00 01，十進制為 1 slotid，反序后為 00 95，十進制為 149 則可以推算出，name='backup device'中，有一行行數(shù)據(jù)存儲在 第一個文件中的第233頁面的149槽位 dbcc page('dbpage',1,233,3)

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由此，可以推出：在堆表中，非聚集索引的鍵值包含兩部分：索引列 以及 RID，RID用于查找索引鍵值對應(yīng)的行記錄。

3.2 聚集索引表（唯一）的非聚集索引

#會話窗口查看ind，需要打開 3604跟蹤 dbcc traceon(3604) dbcc ind('dbpage','tb_pk',2) 根據(jù)2.1的推論，一樣可以得出這些結(jié)論：

• pageid=121是IAM頁，判斷依據(jù)是：IAMFID=NULL；
• tb_pk上的非聚集索引ix_tb_pk_name的B tree結(jié)構(gòu)有2層，判斷依據(jù)是：IndexLevel最大值為1；
• B-tree樹中，根頁為 pageid=126，葉子節(jié)點的最左節(jié)點葉是 120。

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依據(jù)IndexLevel、NextPagePid及PrevPagePid，可以畫出?ix_tb_pk_name 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如下： 選取pageid=120，來分析非聚集索引頁上的結(jié)構(gòu)。 dbcc traceon(3604) dbcc page('dbpage',1,120,3) 查看 ` 消息`? ，可以看到，這個是索引頁，目前上面存儲296行索引鍵值，該頁空閑空間86個字節(jié)，空閑空間從第7514字節(jié)開始。 查看 ` 結(jié)果`? ，可發(fā)現(xiàn)，在 聚集索引且唯一的表格里邊，非聚集索引有2部分：鍵值列+主鍵列。這個相對比較好理解，因為在建立了聚集唯一索引的表格里邊，其聚集索引鍵值可以唯一標識每一行的行記錄，所以，在非聚集索引上，只需要包含這兩部分。

3.3 聚集索引表（非唯一）的非聚集索引

#會話窗口查看ind，需要打開 3604跟蹤 dbcc traceon(3604) dbcc ind('dbpage','tb_clu_no_unique',2) 根據(jù)2.1的推論，一樣可以得出這些結(jié)論：

• pageid=172是IAM頁，判斷依據(jù)是：IAMFID=NULL；
• tb_pk上的非聚集索引tb_clu_no_unique的B tree結(jié)構(gòu)有2層，判斷依據(jù)是：IndexLevel最大值為1；
• B-tree樹中，根頁為 pageid=174，葉子節(jié)點的最左節(jié)點葉是 171? ?

選取pageid=171，來分析非聚集索引頁上的結(jié)構(gòu)。 dbcc traceon(3604) dbcc page('dbpage',1,171,3) 查看 ` 消息`? ，可以看到，這個是索引頁，目前上面存儲298行索引鍵值，該頁空閑空間4個字節(jié)，空閑空間從第7592字節(jié)開始。 查看 ` 結(jié)果`? ，注意列后面括號'（key）'，這個表明為鍵值對組成部分，這里，發(fā)現(xiàn)有之前沒有看到的鍵值列 UNIQUIFIER列。 ?? 那么，UNIQUIFIER列，這一列是用來做什么的呢？ 這里，為了更好的理解UNIQUIFIER列，需要新建一個新表，INSERT少量重復(fù)聚集索引鍵值的行記錄。 create table tb_clu_no_unique_2(id int? ,name varchar(100),age int) create CLUSTERED? index ix_clu_i_2 on tb_clu_no_unique_2(id) CREATE INDEX IX_tb_clu_no_unique_2_NAME ON tb_clu_no_unique_2(NAME) INSERT INTO tb_clu_no_unique_2(ID,NAME,AGE) SELECT 1,'A',3; INSERT INTO tb_clu_no_unique_2(ID,NAME,AGE) SELECT 1,'B',3; INSERT INTO tb_clu_no_unique_2(ID,NAME,AGE) SELECT 2,'C',3; INSERT INTO tb_clu_no_unique_2(ID,NAME,AGE) SELECT 2,'D',3; INSERT INTO tb_clu_no_unique_2(ID,NAME,AGE) SELECT 2,'E',3; DBCC TRACEON(3604) DBCC IND('dbpage','tb_clu_no_unique_2',2) DBCC PAGE('dbpage',1,306,3) 可發(fā)現(xiàn)，在 聚集索引且非唯一的表格里邊，非聚集索引有3部分：鍵值列+主鍵列+UNIQUIFIER列。建立了聚集非唯一索引，表的存儲順序按照聚集索引順序，但是僅靠聚集索引無法唯一標識每一行的行記錄，所以，需要添加 UNIQUIFIER列來唯一標識。 總結(jié)：

• 堆表 的 非聚集索引 鍵值內(nèi)容：索引列+RID
• 聚集且唯一索引表 的非聚集索引 鍵值內(nèi)容：索引列+主鍵列
• 聚集且非唯一索引表 的非聚集索引 鍵值內(nèi)容：索引列+主鍵列+UNIQUIFIER列

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4 非聚集索引如何查找頁

根據(jù)第二部分，可以很清楚每類型的非聚集索引的組成部分。 在堆表中，非聚集索引根據(jù)其鍵值內(nèi)的RID列，直接進行物理查找，從fileid找到pageid，在找到slotid來定位到行記錄，這個也就是所謂的書簽查找，根據(jù)RID查找。 在聚集且唯一的索引表中，非聚集索引根據(jù)其鍵值內(nèi)部的 聚集索引列，找到聚集索引的B-TREE，根據(jù) B-TREE 樹找到聚集索引的鍵值，鍵值下的葉子節(jié)點則為行記錄。 在聚集其非唯一索引表中，非聚集索引根據(jù)其鍵值內(nèi)部的 聚集索引列，找到聚集索引的B-TREE，根據(jù) B-TREE 樹找到聚集索引的鍵值，這里會有些不一樣了，根據(jù)找到的鍵值，鍵值下的葉子節(jié)點可能會有多行記錄，這個時候，就需要uniquifier來識別行記錄。 參考文檔: https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/mt786796.aspx 《SQL Server性能調(diào)優(yōu)實戰(zhàn)》

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/zhaolizhe/p/6953866.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的SQL SERVER大话存储结构（2）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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