SQLServer表和索引存儲結構

SQLServer表和索引存儲結構杜飛在上一篇文章中，我們介紹了SQLServer數據文件的頁面類型，系統(tǒng)通過96個字節(jié)的頭部信息和系統(tǒng)表從邏輯層面上將表的存儲結構管理起

SQL Server 表和索引存儲結構

杜飛

在上一篇文章中，我們介紹了SQL Server數據文件的頁面類型，系統(tǒng)通過96個字節(jié)的頭部信息和系統(tǒng)表從邏輯層面上將表的存儲結構管理起來，具體到表的存儲結構上，SQL Server引入對象、分區(qū)、堆或B樹、分配單元等概念。

下圖顯示了表的存儲組織，每張表有一個對應的對象ID，并且包含一個或多個分區(qū)，每個分區(qū)會有一個堆或者多個B樹，堆或者B樹的結構是預留的。每個堆或者是B樹都有三個分配單元用來存放數據，分別是數據、LOB、行溢出，使用最多的分配單元是數據。如果有LOB數據或者是長度超過8000字節(jié)的記錄，則可能有另外的LOB分配單元和行溢出分配單元。

小總結： 一個表可以有多個分區(qū)，但是每個分區(qū)（堆/B樹）最多有三個分配單元，每個分配單元可以有很多頁，對于每個分配單元內的數據頁，根據表是否有索引，以及索引是聚集還是非聚集，組織方式有以下三種：

1. 堆

所謂堆（heap）,就是不含聚集索引的表。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。只有一個分區(qū)，在系統(tǒng)表里，對于這個分區(qū)下面的每個分配單元都有一個連接指向Index Allocation Map頁（IAM）,在IAM頁里，描述了區(qū)的信息。

sys.system_internals_allocation_units 系統(tǒng)視圖中的列 first_iam_page 指向管理特定分區(qū)中堆的分配空間的一系列 IAM 頁的第一頁。SQL Server 使用 IAM 頁在堆中移動。堆內的數據頁和行沒有任何特定的順序，也不鏈接在一起。數據頁之間唯一的邏輯連接是記錄在 IAM 頁內的信息。

2. 具有非聚集索引的表

如果有一個表只有非聚集索引而沒有聚集索引，對應的索引號是2--250。那么針對每個非聚集索引，都有一個對應的分區(qū)，在系統(tǒng)表進而，對于這個分區(qū)下面的每個分配單元，都有一個連接指向根頁。數據頁之間通過前后指針互相聯系，是一個完整的樹形結構。在樹的底層，會有一個連接指向真正的數據，連接的形式是文件號+頁號+行號，而真正的數據是以堆的形式存放的。如下圖所示：

3. 具有聚集索引的表

表中的聚集索引，對應的索引號是1。它有一個對應的分區(qū)，該分區(qū)下的每個分配單元都有一個連接指向根頁。對于聚集索引來說，葉子結點里存放的是真正的數據，而不是非聚集索引那樣的連接。如下圖所示：

非聚集索引與聚集索引具有相同的 B 樹結構，它們之間的顯著差別在于以下兩點：

案例分析： 我們來查看一個表的存儲結構，我們在此使用的表是一個生產表，共有1億多條記錄，查看表的object_ID，如下圖所示：

此表，我已經做了分區(qū)，查看其分區(qū)信息，可以使用下圖所示的命令：

從上圖可以看到，此表共有16個分區(qū)，對應不同的索引，基本上每個分區(qū)都有1千多萬條記錄。從此圖中還可以看到堆或者B樹的ID跟分區(qū)ID是一樣的，如果希望進一步查看某一個索引的具體信息，可以使用下面的命令，如查看72057594067419136的信息。

從這個圖當中，我們可以看到這個分區(qū)只有一個分配單元，IN_ROW_DATA表明此分配單元只用來存放具體數據，共5353頁，已使用5346頁，數據占用5320頁。

如果希望查看根頁的位置，可以使用下面的命令：

但需要注意，這里顯示的根頁的位置是0xEC0100001100，由于存儲的關系，用倒序的方式對它進行解析，也就是0x0011000001EC,最前面的兩個字節(jié)表明是所在的文件組編號，后面的4個字節(jié)是頁的編號，，即(1,0x01CE) ,換成十進制（1，492），然后可以利用我們上一節(jié)所說的DBCC PAGE命令查看頁的信息，如下圖所示：

從中可以看到具體的數據，此界面的返回結果會因表上的聚集索引、非聚集索引而不同。如果查看一個表使用的總頁數和區(qū)數，也可以使用命令：DBCC SHOWCONFIG，如下圖所示：

在同樣表結構的情況下，建立聚集索引不會增加表格的大小，但是建立非聚集索引反而會增加不少空間，在性能方面，SQL Server產品組做過測試，在select、update、delete操作下，聚集索引性能較高，在插入記錄時，聚集索引和非聚集索引性能相同，沒有出現聚集索引影響插入速度的現象，但在生產環(huán)境中，還是要謹慎行事。

本文出自 “杜飛” 博客，請務必保留此出處

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