本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6833116.html

SQL Server中的伪列

下午看QQ群有人在讨论(非聚集)索引的存储,
说,对于聚集索引表,非聚集索引存储的是索引键值+聚集索引键值;对于非聚集索引表,索引存储的是索引键值+RowId,这应该是一个常识,对此不作具体详细阐述。
这里主要是提到的RowId引起了一点思考。
那么,这个RowId是个什么玩意?能不能更加直观一点来看看RowId的信息?代表什么含义?这个当然也是可以的。
Oracle中的表中有一个伪列的概念,就是在查询表的时候加上select rowid,* from Table,会查询出来伪列。
SQL Server中同样有这么一个伪列,在SQL Server中,这个伪列可以认为是数据行的物理地址,下面简单来观察一下这个RowId以及RowId的含义。

伪列的测试

  建一张简单的表,下面借助这个表来查看说明伪列

CREATE TABLE Test
(
id int identity(1,1),
name varchar(50)
)
GO INSERT INTO Test VALUES (NEWID())
GO 100

SQL Server中有一个未公开的伪列“%%physloc%%”,也就是在查询的时候,对于任何一张表,可以加上这个字段,比如如下,就可以查到表中每一行的伪列。

这个伪列的类型是binary(8),也就是有8个字节,参考上图的DATALENGTH(%%physloc%%) as Len,
%%physloc%%返回的记录的物理地址,其中前四个字节表示页号,中间两个字节表示文件号,最后两个字节表示槽号
为了更加方便地观察伪列的含义,sqlserver提供了一个未公开的系统函数sys.fn_PhysLocFormatter,下面借助sys.fn_PhysLocFormatter这个函数来继续观察这个伪列
如下图,这里就可以清晰地看到伪列中的信息了。

  比如第一行中的(1:73:0),上面说了,其中前四个字节表示页号,中间两个字节表示文件号,最后两个字节表示槽号,
  (1:73:0)这种格式是经过sys.fn_PhysLocFormatter格式化显式之后的结果。
  把文件号1放在最前面,中间的73是页号(page number),最后一位0是槽号(sloc number)。
  下面粗略地说一下这几个字段的含义。这里要求对SQL Server的存储只是有一个基本的认识,否则看的云里雾里。

  1,首先说什么是文件号

  如截图,文件号就是数据库的数据文件编号,这里只有一个数据文件,文件编号为1,
  建表的时候默认(这里也只能建立)建立在fileid = 1 的文件上面,fileid=2的是日志文件,就不多说了。

  2,其次是页号,页号就是分配给当前这张表的数据页面(8kb的最小分配单元)的页号,我们看一下Test这个表的页面情况

  借助DBCC IND命令,查询分配给这个表的页面信息,其中77号页面是IMA也面,至于什么事IMA页面,不多解释。
  73号页面才是真正存储数据的页,与上面的1:73:0中的73一样,没毛病。

  

  3,最后看一下槽号,槽号的概念要对SQL Server的数据页面有一个基本的认识,这里盗用一张网友的图。

  所谓的槽号就是在数据页面中,每个页面存储多行数据,槽号用来标记每一行数据的偏移量,用大白话说就是“存储每一行数据的地址空间开始的位置”,
  因为每一行数据的总长度是不一样的(存在可变长度列的情况下),每一行的占用的存储空间也是不一样的,
  槽号或者行偏移量就是说明每一行数据在页内的开始位置。
  不过sys.fn_PhysLocFormatter格式化显式的槽号并不是如下截图的偏移量,而是第N个数据行的这个N的信息,
  因此第1行的槽号就是1,第2行的槽号就是2,以此类推,当第一个page存储满之后,从第二个page开始存储,槽号又从0开始编号且累加

  

  

  至此,对SQL Server的伪列,也就说经常说的RowId有了一个简单的认识。
  这里可以认为,在SQL Server数据库中,伪列RowId就是数据行的物理地址,至于别的数据库中的伪列(RowId)是不是物理地址倒是不确定(很有可能也是的)

这里简单提一下一开始说的一个问题:
为什么SQL Server的聚集表(有聚集索引的表)存储数据的时候存储的是“索引键值+聚集索引键值”,对于非聚集索引表,索引存储的是索引键值+RowId?
或者反过来说,为什么聚集索引表的非聚集索引存储的是“索引键值+聚集索引键值”而不是“索引存储的是索引键值+RowId”
作为一个常识,聚集索引要按照聚集索引的顺序存放,这就意味着聚集索引表的行数据物理位置有可能发生变化,比如在众所周知的“页拆分(page split)”中发生变化,
在数据行的物理位置发生了变化的时候,如果非聚集索引存储的是索引键值+RowId,那么这个RowId也势必要发生变化,这个变化当然要耗费一定的性能,
为了防止此种情况的发生,聚集表中的非聚集索引存储成相对不变的索引键值+聚集索引键值,因为在数据行的物理位置发生变化的时候,聚集索引键值是相对不变的,这一点也不难理解。
当然有一种例外,当对聚集索引表做更新的时候,直接更新聚集索引的键值,这样的话,也有可能造成聚集索引表中当前数据行的物理位置发生变化,这一点也比较有意思,就不展开叙述了。
这一点跟绕口令一样,这里要求对SQL Server中的聚集索引和非聚集索引,以及存储结构有一个基础的认识才容易理解。

最后高能预警

  高能预警,别说我瞎比比误导人,上述解析伪列的函数sys.fn_PhysLocFormatter是一个未公开的函数,
  未公开的函数就有可能潜在一些问题,事实上这个函数有一个非常严重的bug。
  该bug就是在解析物理存储位置的时候有一定的逻辑错误,这个问题早有细心的人分析过了
  参考:http://blog.itpub.net/81227/viewspace-751898/
  目前测试来看,在SQL Server 2014中仍然存在bug,N前年啃书的时候就了解到有这么一个函数,
  但是一直不想提及sys.fn_PhysLocFormatter这个函数的原因,因此对于未公开的函数,请不要做验证性测试,
  再次声明:该函数有bug,请谨慎使用。

  附上这个函数的源代码,并参考原文的结论

create function sys.fn_PhysLocFormatter (@physical_locator binary (8))
returns varchar (128)
as
begin
declare @page_id binary (4)
declare @file_id binary (2)
declare @slot_id binary (2)
-- Page ID is the first four bytes, then 2 bytes of page ID, then 2 bytes of slot
--
select @page_id = convert (binary (4), reverse (substring (@physical_locator, 1, 4)))
select @file_id = convert (binary (2), reverse (substring (@physical_locator, 5, 2)))
select @slot_id = convert (binary (2), reverse (substring (@physical_locator, 7, 2)))
return '(' + cast (cast (@file_id as int) as varchar) + ':'
+ cast (cast (@page_id as int) as varchar) + ':'
+ cast (cast (@slot_id as int) as varchar) + ')'
end

  问题出在reverse函数上。
  reverse函数的作用是字符反转,而不是字节反转,当遇到81-FE之间的字节时,被认为是双字节字符而组合在一起参与反转操作,造成了错误。

总结

  本文简单阐述了SQL Server中的伪列,以及伪列的含义,通过伪列对非聚集索引以及数据行的存储结构有一个简单的了解。

浅析SQL Server数据库中的伪列以及伪列的含义的更多相关文章

  1. 转:SQL SERVER数据库中实现快速的数据提取和数据分页

    探讨如何在有着1000万条数据的MS SQL SERVER数据库中实现快速的数据提取和数据分页.以下代码说明了我们实例中数据库的“红头文件”一表的部分数据结构: CREATE TABLE [dbo]. ...

  2. .NET客户端下载SQL Server数据库中文件流保存的大电子文件方法(不会报内存溢出异常)

    .NET客户端下载SQL Server数据库中文件流保存的大电子文件方法(不会报内存溢出异常) 前段时间项目使用一次性读去SQL Server中保存的电子文件的文件流然后返回给客户端保存下载电子文件, ...

  3. sql server数据库中char,varchar,nvarchar字段的区别

    Char,varchar,nvarchar字段是sql server数据库中的三种字段类型.好多人在选择存储的时候不知道如何抉择,我给大家讲下这个三个字段类型的区别. Char(n)是长度为n个字节的 ...

  4. 清空SQL Server数据库中所有表数据的方法(转)

    清空SQL Server数据库中所有表数据的方法 其实删除数据库中数据的方法并不复杂,为什么我还要多此一举呢,一是我这里介绍的是删除数据库的所有数据,因为数据之间可能形成相互约束关系,删除操作可能陷入 ...

  5. SQL server数据库中的DateTime类型出现的问题

    我们知道这个SQL server数据库中的DateTime类型是数据库应用开发中经经常使用到的一种数据类型.而C#语言中也有DateTime类型,尽管二者都是用来描写叙述时间的,可是它们的默认值是不同 ...

  6. C#同步SQL Server数据库中的数据--数据库同步工具[同步新数据]

    C#同步SQL Server数据库中的数据 1. 先写个sql处理类: using System; using System.Collections.Generic; using System.Dat ...

  7. C#从SQL server数据库中读取l图片和存入图片

    原文:C#从SQL server数据库中读取l图片和存入图片 本实例主要介绍如何将图片存入数据库.将图片存入数据库,首先要在数据库中建立一张表,将存储图片的字段类型设为Image类型,用FileStr ...

  8. 清空SQL Server数据库中所有表数据的方法

    原文:清空SQL Server数据库中所有表数据的方法 其实删除数据库中数据的方法并不复杂,为什么我还要多此一举呢,一是我这里介绍的是删除数据库的所有数据,因为数据之间可能形成相互约束关系,删除操作可 ...

  9. SQL Server 数据库中的异常信息与编号

    SQL Server 数据库中的系统表提供了强大的元数据信息,其中 dbo.sysmessages 表中存储了数据库执行命令过程中的所有消息. SELECT * FROM master.dbo.sys ...

随机推荐

  1. laravel框架中所用到的依赖注入

    用Laravel开发前前后后有2个月左右了,之前一直写Java,就像找到Java和PHP之前的共同点,用Java的某些原理去理解PHP会发现还是有很多共通之处的.Java的依赖注入已经是一个很常见的概 ...

  2. node.js报错throw err; // Rethrow non-MySQL errors e:\serverTest\node_modules\mysql\lib\protocol\Parser.js:79 解决方法

    今天在用node+angular做后台时,需要使用session保存登陆状态的时候,遇到了此问题,问题直译为非mysql问题,我也在后台取到的登陆用户名和密码,确实不是数据库问题.最后发现在使用ses ...

  3. python安装paramiko需要的依赖

    yum install gcc libffi-devel python-devel openssl-devel -y

  4. Linux之uniq命令

    uniq - report or omit repeated lines  省去重复的行 参数: -i  忽略大小写字符的不同 -c  对重复的行进行记数 注意:uniq命令只会对相邻的重复的行进行去 ...

  5. React Native 可以走多远?

    对于大多数APP开发者来说,能够同时开发出Android APP和IOS APP是不是很牛逼,可是它也不是天方夜谭,自从有了一个叫React Native的东西的出现,这一切就变得可以实现了. 那么到 ...

  6. js 操作 cookie

    js 操作 cookie 的方法如下: //设置cookie function setCookie(cname, cvalue, exdays) { var d = new Date(); d.set ...

  7. MongoDB基础教程系列--第一篇 进入MongoDB世界

    1.什么是MongoDB MongoDB是跨平台的.一个基于分布式文件存储的数据库.由C++语言编写.用它创建的数据库具备性能高.可用性强.易于扩展等特点.MongoDB将数据存储为一个文档,数据结构 ...

  8. JDK中日期和时间的几个常用类浅析(五)

    LocalDateTime   LocalDateTime是JDK8中才引入的类,用来表示不包含时区信息的本地日期和时间.我们可以把LocalDateTime看作是LocalDate和LocalTim ...

  9. [UWP]了解模板化控件(4):TemplatePart

    1. TemplatePart TemplatePart(部件)是指ControlTemplate中的命名元素.控件逻辑预期这些部分存在于ControlTemplate中,并且使用protected ...

  10. 程序员带你一步步分析AI如何玩Flappy Bird

    以下内容来源于一次部门内部的分享,主要针对AI初学者,介绍包括CNN.Deep Q Network以及TensorFlow平台等内容.由于笔者并非深度学习算法研究者,因此以下更多从应用的角度对整个系统 ...