SQL Server 索引的底层实现概述

数据库 SQL Server
此文章主要介绍的是SQL Server 索引的底层实现,还有对SQL Server 数据库的索引索引结构(Index Structure)的描述。

文章主要描述的是SQL Server 索引的底层实现,本文的关键字为聚集索引 非聚集索引 clustered index,你的表(Tables)中数据实际上都存储在页(pages)之中的除了BLOB类型的数据。如果某列的字段的类型为BLOB那么将有一个16字节的指针指向BLOB page。

页是MS SQL Server中数据存储的最小单位。每页包含以行(row)为单位保存数据。一行只能存储在一个页中。每页可以容纳8KB的信息。因为这个原因,每行的最大值为8KB。一组相邻的8个页被称为一个盘区(Extent)

堆文件和分配映射SQL Server 索引(Heap and the Index Allocation Map(IAM))

堆文件在sysindexs表中只有一行记录,并且其indid = 0. sysindexs.FIRSTIAM字段指向了IAM页链表中一个IAM页,IAM页是用来管理SQL Server已经给堆文件分配的空间。MS SQL Server2000用IAM(Index Allocation Map)页来在堆文件中导航(navigate)。

在堆文件中,数据页(data page)和数据页中数据没有按照特定的顺序存储,也没有链接在一起。数据页之间唯一的逻辑链接是通过IAM页中记录来实现的。

SQL Server 索引底层实现

SQL Server 索引索引结构(Index Structure)

所有的SQL Server 索引都是 B-Trees。在这种树的顶端有一个根页(root page),通过root page来访问N个中级(intermediate level)页,直到树的底部、或叶级(leaf level)。可以通过树中每个节点的指针从上向下扫描整个索引树。

另外,每个索引级(index leves)(可能是intermediate leve or leaf level)都有一个页链(page chain)。在一个索引中有许多intermediate level。索引树的级数(树的高度)与索引码的宽度、索引类型、记录行数和表中的页数有关,并且索引树的级数是影响索引性能的一个重要参数。

非聚集索引(Nonclustered Indexs)

一个非聚集索引与一本书的索引相似。数据存储在一个地方,SQL Server 索引索引存储在另外一个地方,可以通过索引中的指针来访问存储的数据。索引中的条目是按照索引码的值按序存储,但是表中的信息可以按照不同的顺序存储(如可以按照聚集索引存储)。如果表中没有创建聚集索引,那么表中的记录就不能保证按照某种特定的顺序。

SQL Server 索引底层实现

与你用一本书的索引方式一样,SQL Server2000也是先通过非聚集索引检索到查找数据在表的位置,然后通过该位置来检索数据。这使得非聚集索引非常适合精确匹配查询(This makes nonclustered indexes the optimal choice for exact match queries),因为索引条目中包含了你需要查找数据的位置信息。

如果当前的表是以聚集索引方式存储,那么非聚集SQL Server 索引的位置信息就是聚集索引的索引码(index key);否则,位置信息就是row ID(RID),每个RID由file number、page number和 slot number of row(每行记录的槽号)。

比如,要在一个表中检索某个employee ID(emp_id),该表已经有在emp_id列上创建了非聚集索引,SQL Server查找索引树,找到一个索引条目包含你需要查找的emp_id,然后利用其中RID来访问到对应数据页中的值。

【编辑推荐】

  1. SQL Server 实用操作的代码演示
  2. SQL Server数据库与identity列
  3. SQL Server 2005数据库安装实例演示
  4. SQL Server数据库在安装时的注意事项
  5. SQL Server Compact中的DLL文件与工具
责任编辑:佚名 来源: csdn.net
相关推荐

2010-07-19 14:37:20

SQL Server

2010-07-07 10:47:58

SQL Server索

2010-07-19 16:26:05

SQL Server非

2010-07-23 10:09:41

SQL Server

2010-07-06 17:09:45

SQL Server索

2010-06-17 10:43:21

SQL Server

2010-07-06 11:36:16

SQL Server集

2010-07-26 11:27:43

SQL Server打

2009-06-08 09:22:07

数据访问优化SQL Server

2010-09-16 13:42:55

SQL SERVER索

2010-07-07 13:58:25

SQL Server死

2010-07-07 11:20:02

SQL Server聚

2010-07-08 16:44:21

SQL Server索

2010-07-08 16:52:31

SQL Server索

2010-07-07 13:18:13

SQL Server视

2011-04-18 11:00:12

SQL Server全文索引

2010-11-10 14:06:44

SQL Server全

2010-07-07 10:54:22

SQL Server索

2010-07-19 15:50:53

SQL Server索

2011-08-30 13:54:29

SQL Server全文索引
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号