索引设计是数据库设计中比较重要的一个环节，对数据库的性能其中至关重要的作用，但是索引的设计却又不是那么容易的事情，性能也不是那么轻易就获取到的，很多的技术人员因为不恰当的创建索引，最后使得其效果适得其反，可以说“成也索引，败也索引”。        

    本系列文章来自，然后经过我们团队的理解和整理发布在，希望对广大的技术朋友在如何使用索引上有所帮助    

    

系列文章索目录：

    在前一系列文章中我们着重讲述了有关索引各种比较虚的概念，比如索引可以做什么，索引的逻辑结构，接下来是时候来讲述比较实在的东西了，也就是索引的物理结构。理解索引的内部结构对于整体的理解索引是至关重要的，只有理解了索引的内部结构以及SQL Server是如何维护索引的，你才能理解数据插入，删除，更新，索引的创建、修改、删除所带来的成本。

叶子层级和非叶子层级    

    所有的索引都是由叶子层级和非叶子层级组成的。前面的文章主要关注了索引的叶子层级。对于聚集索引来说，叶子节点就是索引本身，每一个叶子节点所包含的条目其实就是表中的行。对于非聚集索引来说，叶子节点每一个叶子包含的一行就是一个条目。每一个条目由索引键列，可选的包含列以及书签构成，而书签又由聚集索引键或RID构成。                无论索引中条目是来自表行（聚集索引叶子节点），指向表行(非聚集索引叶子节点)或是指向低层级的节点(非叶子节点)，索引条目都可以被称为索引行。  

     非叶子节点是叶子节点层级的上层，SQL Server使用非叶子节点来:

•     使得索引按照索引键聚集有序
•     根据索引键快速找到叶子节点

    在本系列第一篇文章中，我们使用电话本的类比来解释为什么索引能够带来性能的提升。用户知道电话本是按照姓氏进行排序的，因此如果需要找”Meyer, Helen”根据首字母M知道这个人大概在电话本的中间位置，用户直接翻开大约一半电话本开始查找。但对于SQL Server来说,可并不知道什么是按字母表排序，也不知道哪一些页是所谓的中间页，除非把索引中的所有页扫描一遍。为了不用扫描所有的页来找到所需条目，SQL Server为在叶子节点之上增加了额外的页。

非叶子层级  

    这些额外的页也就是所谓的非叶子节点，或被称为索引的节点层级,是建立在叶子层级之上的层级。非叶子层级的作用是使得SQL Server对于特定的索引进行查找时，不仅有了统一的入口页，并且不再需要扫描所有的页。          

     在索引中的所有页，无论哪个层级，都包含索引条目。正如文章中不断重复说的，对于聚集索引来说，叶子节点的条目包含实际的行，所以如果一个表中包含了10亿行，那么叶子节点包含了10亿个条目。    在叶子节点之上的层级,也就是非叶子节点的最底层，非叶子节点的最底层每一个索引条目都指向叶子节点。如果说表中每一页能容纳100个条目，那么刚才的十亿行需要1000000000/100=1000万个页，与之对应的是，那么最底层的非叶子节点就包含了1000万的条目，也就是分布在1000万/100=10万个页中。（译者注:原作者这里没说全，通常来说非叶子节点只包含索引键，因此每个条目的大小会远远小于叶子节点的条目大小，因此每页可以容纳更多的行，所以这里非叶子节点应该远远小于10W个页,后面的段落我们先不管这个，还是按照10W个页算）。  

     再上一层的非叶子节点包含了指向这10万个页的条目，也就是10万个条目，这10W个索引条目分布在10万/1000=1000页中。根据这个规律，我们知道再上一层包含10个页，直至最上层的节点只有一个页了。

  

     索引中最上层的节点被称为根页。剩下的除了根页和叶子之外的层级就是所谓的中间层级。层级的编号是从叶子节点以0开始向上增长的，因此中间层级是以1开始的。    非叶子节点仅仅包含索引键，对于拥有包含列的索引来说，包含列仅仅存在于叶子节点。

    

    索引中的页，除了根页之外，都含有两个额外的指针，分别指向按照索引顺序当前页之前和之后的页。这种双向链表结构使得SQL Server在索引扫描的时候更加有效。

一个简单的例子   

    让我们通过一个简单的图示来真正理解索引的内部结构吧，如下图1所示。我们在Personnel.Employee表上创建了一个非聚集索引，代码如下:

1.   CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_Full_Name ON Personnel.Employee ( LastName, FirstName, ) GO  

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图例注释:     指向页的指针包含了文件号和页号。比如说5:4567指向的就是第5个文件的4567个页。

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图1.索引的竖切图    

    值得说明的是，上面的图只是一个样子，正常的情况下一个页中会包含远多于上面例子的行，并且页也会远远多于上面的例子。    

    实际在页中索引条目并不是有序的，而是靠偏移指针进行定位的，这个页尾的偏移表是有序的。    

    很多情况下，页中并不像上面图中所展现的那样,页之间物理上是连续的，但它们之间逻辑上是连续的，逻辑和物理上的差异被称之为碎片。  

     正如我们之前所说，每一个索引可以包含不止一层的中间页。    

    继续使用我们之前电话本的类比。比如你查找名为Helen Meyer的联系人，打开电话本找到第一页，对于在区间 “Fernandez, Zelda”和 “Olsen, Karl”之间的名字，去看页5:431.然后你找到431页，这页告诉你对于Kumar, Kevin”和“Nara, Alison”之间的名字，去找页5:2006。然后你找到5:2006就找到了你所需的联系人。

索引深度    

    索引的根页以及相关信息是存在系统表中的。每当SQL Server进行页查找时，SQL Server都会从根页开始查找，经过中间节点，直到找到叶子节点，然后从叶子中找到需要的索引条目。对于我们10亿行的表来说，从根节点到叶子节点共需要读取5层。而对图1所示的节点来说，只需要读取3次IO。    

    上面所说的层数，也被成为索引深度。取决于索引键的大小和数量。在AdventureWorks示例数据库中，没有哪个索引的层级超过3层。但对于其它索引键宽或是数据量大的表，就会有更深的层级。    sys.dm_db_index_physical_stats函数可以展示索引的详细信息,深度和大小。这是一个表值函数，比如下面代码我们可以找到SalesOrderDetai表相关的索引信息。

1. SELECT  OBJECT_NAME(P.OBJECT_ID) AS 'Table' ,
2.         I.name AS 'Index' ,
3.         P.index_id AS 'IndexID' ,
4.         P.index_type_desc ,
5.         P.index_depth ,
6.         P.page_count
7. FROM    sys.dm_db_index_physical_stats(DB_ID(),
8.                                        OBJECT_ID('Sales.SalesOrderDetail'),
9.                                        NULL, NULL, NULL) P
10.         JOIN sys.indexes I ON I.OBJECT_ID = P.OBJECT_ID
11.                               AND I.index_id = P.index_id ;

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得到的结果如图2所示。

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图2.查询sys.dm_db_index_physical_stats函数得到的结果

    

    通过如下代码我们可以看到更详细的层级信息.SELECT  OBJECT_NAME(P.OBJECT_ID) AS 'Table' ,

1.         I.name AS 'Index' ,
2.         P.index_id AS 'IndexID' ,
3.         P.index_type_desc ,
4.         P.index_level ,
5.         P.page_count
6. FROM    sys.dm_db_index_physical_stats(DB_ID(),
7.                                        OBJECT_ID('Sales.SalesOrderDetail'), 2,
8.                                        NULL, 'DETAILED') P
9.         JOIN sys.indexes I ON I.OBJECT_ID = P.OBJECT_ID
10.                               AND I.index_id = P.index_id ;

复制代码

得到的结果如图3所示。

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图3.查询索引的详细信息通过图3所示结果，可以看出

•     叶子节点的条目分布在407页中
•     中间节点仅仅需要2页
•     根节点只有1页

    根据索引键的选择，书签的大小的不同，叶子节点通常是非叶子节点大小的上百倍。根据具体的数据不同而不同。    

    记住包含列仅仅适用在非聚集索引并且只存在于叶子节点中，包含列对于上层的层级是透明的，这也是为什么包含列不会增加非叶子节点键的大小。    

    因为聚集索引的叶子节点是表数据本身，所以除了叶子节点的数据是表数据本身之外，还需要存储一些额外的非叶子层级。因为无论是否有聚集索引数据本身都是存在的，所以创建聚集索引的时候不仅需要花费一些时间和资源，创建成功后还需要一些额外的空间存储非叶子节点。

总结    

    索引的结构使得SQL Server可以根据键值快速找到所需的列,一旦找到所需的列之后，SQL Server可以:

•     直接访问所需的行
•     从找到的数据位置开始，根据双向链表找相邻的页

    索引树结构早已经在没有关系数据库时就开始被使用了，事实证明，这是一种优秀的结构。