• 环境准备

使用1个表，生成1000万行来进行性能对比（勉强也算比较大了），对比性能差别。

为了简化过程，不提供生成随机数据的过程。该表初始为非聚集索引(堆表)，测试过程中会改为聚集索引(栈表)。

CREATE TABLE [dbo].[TC_1](

    [sys_guid] [nvarchar](50) NOT NULL,        -- 主键，非聚集索引

    [valueF] [decimal](18, 2) NOT NULL,

    [valueN] [bigint] NOT NULL,

    [c] [bigint] IDENTITY(1,1) NOT NULL,

    [g] [int] NOT NULL,                        -- 1-4的随机整数，相当于随机分成4组（接近平均分）

 CONSTRAINT [PK_TC_1] PRIMARY KEY NONCLUSTERED

(

    [sys_guid] ASC

)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]

) ON [PRIMARY]

GO

-- 先使用非聚集索引，再改为聚集索引进行相同查询

CREATE NONCLUSTERED INDEX [IX_TC_1_c] ON [dbo].[TC_1]

(

    [c] ASC

)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, SORT_IN_TEMPDB = OFF, DROP_EXISTING = OFF, ONLINE = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]

GO

CREATE NONCLUSTERED INDEX [IX_TC_1_g] ON [dbo].[TC_1]

(

    [g] ASC

)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, SORT_IN_TEMPDB = OFF, DROP_EXISTING = OFF, ONLINE = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]

GO
SELECT COUNT(*) FROM dbo.TC_1

SELECT TOP 10 * FROM dbo.TC_1

找出一行用于产生seek执行计划(用以下查询任挑一行)：

SELECT TOP 10 * FROM dbo.TC_1 ORDER BY NEWID()

  • 语句准备
-- 将c列的索引改为聚集索引的语句(时间会比较久)：

DROP INDEX IX_TC_1_c ON dbo.TC_1

GO

CREATE CLUSTERED INDEX IX_TC_1_c ON dbo.TC_1

    (

    c

    ) WITH( STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]

GO
-- 清除缓存，每次测试前执行一下

CHECKPOINT

DBCC DROPCLEANBUFFERS

比较以下几种常见的查询形式在堆表和栈表下的表现：

SELECT * FROM dbo.TC_1 WHERE c=6940451 -- 1.一般期望索引seek
SELECT * FROM dbo.TC_1 WHERE sys_guid=N'710C4412FBA1962DAB48D66184BF62CE' -- 2.一般期望索引seek
SELECT COUNT(*) FROM dbo.TC_1 -- 3.一般期望索引scan(基本不可能seek)
SELECT avg(valueF),avg(valueN) FROM dbo.TC_1 WHERE g = 1 GROUP BY g -- 4.一般只能是scan
  • 进行测试

打开实际的执行计划和客户端统计信息，开始对比测试

运行以下语句打开时间和IO统计消息：

SET STATISTICS IO ON;

SET STATISTICS TIME ON;
  • 如何对比

　　执行时间与计算机整体状态有关，差别不大时我们不作为可靠结果去对比。由于我们总是清除缓存后再执行查询，因此读取次数是稳定的，这是对比的重点。

　　逻辑读与物理读，哪个更重要呢？

　　参考资料1 http://www.cnblogs.com/CareySon/archive/2011/12/23/2299127.html

　　参考资料2 http://www.canway.net/Original/shujuku/012CE2016.html

　　其中有一个结论：

　　　　　

　　关于时间的对比，参考资料 http://www.cnblogs.com/xqhppt/p/4041799.html

　　其中有一个结论：

　　　　

  • 对比结果

　　　　红色√表示对比结果相对更好一点。

　　　　普通√表示可以或基本可以满足需求。

SELECT * FROM dbo.TC_1 WHERE c=6940451 -- 1.一般期望索引seek
  堆表 栈表
执行计划  
结果  
消息

SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 282 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

(1 行受影响)
表 'TC_1'。扫描计数 1，逻辑读取 4 次，物理读取 4 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。

(1 行受影响)

SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 388 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

 SQL Server 分析和编译时间:

CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 153 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

(1 行受影响)
表 'TC_1'。扫描计数 1，逻辑读取 3 次，物理读取 3 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。

(1 行受影响)

SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 46 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
客户端统计信息
对比  √ √
栈表具有非常微弱的优势，这类查询一般只会返回很少的行，因此也可以认为差别不大。 
SELECT * FROM dbo.TC_1 WHERE sys_guid=N'710C4412FBA1962DAB48D66184BF62CE' -- 2.一般期望索引seek
  堆表 栈表
执行计划  
结果  
消息

SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 116 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

(1 行受影响)
表 'TC_1'。扫描计数 0，逻辑读取 5 次，物理读取 5 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。

(1 行受影响)

SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 31 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 65 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

(1 行受影响)
表 'TC_1'。扫描计数 0，逻辑读取 7 次，物理读取 7 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。

(1 行受影响)

SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 281 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
客户端统计信息
对比 √  √
两者几乎一样。也可以认为堆表具有非常微弱的优势，因为栈表的逻辑读取次数略高于堆表。 
SELECT COUNT(*) FROM dbo.TC_1 -- 3.一般期望索引scan(基本不可能seek)
  堆表 栈表
执行计划
结果  
消息

SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

(1 行受影响)
表 'TC_1'。扫描计数 5，逻辑读取 22454 次，物理读取 1 次，预读 22330 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。

(1 行受影响)

SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 780 毫秒，占用时间 = 6946 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 37 毫秒。

(1 行受影响)
表 'TC_1'。扫描计数 5，逻辑读取 22450 次，物理读取 1 次，预读 22337 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。

(1 行受影响)

SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 889 毫秒，占用时间 = 5021 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
客户端统计信息
对比  √ √
可以认为基本没差别。 
SELECT avg(valueF),avg(valueN) FROM dbo.TC_1 WHERE g = 1 GROUP BY g -- 4.一般只能是scan
  堆表 栈表
执行计划
结果
消息

SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 166 毫秒。

(1 行受影响)
表 'TC_1'。扫描计数 5，逻辑读取 135137 次，物理读取 0 次，预读 135137 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。

(1 行受影响)

SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 1389 毫秒，占用时间 = 10819 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 43 毫秒。

(1 行受影响)
表 'TC_1'。扫描计数 5，逻辑读取 135816 次，物理读取 1 次，预读 135433 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。

(1 行受影响)

SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 1108 毫秒，占用时间 = 22514 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
客户端统计信息
对比  √  √
堆表具有微弱优势(聚集索引扫描，实际上就等于表扫描了)
  • 结论

　　现实中大表的使用往往不可能只经过聚集索引去查找或统计，也往往会有多个索引，有些甚至高达20个以上的索引(这里不讨论其合理性)。

　　分两种情况讨论：

　　　　1.OLTP：一般认为以1、2、3三类语句为主，再考虑到高并发特点，还必须尽可能避免死锁，并提供一个可以接受的性能，从中找到一个比较满意的平衡点。由于若有修改聚集索引键会引起的所有非聚集索引更新，因此，可以认为栈表比堆表更有可能发生死锁(相同的写入操作涉及的索引可能更多)，除非聚集索引是采用单向递增且永不更改的列，否则这将可能引起噩梦般的死锁频发。而堆表不存在某一个索引键修改就能引起其它所有索引的更新，可以认为其写入操作涉及的资源都是直接所需(相同的写入操作涉及的索引只是必需的范围)，因此死锁的可能性相对更低。再看两者的性能表现差距，对于人类体验来说，大多数时候是感觉不到的。因此在OLTP系统中，为了减少死锁可能性，可以认为堆表更具有广泛适用性。

　　　　　　那么，栈表是否就没用了呢？答案当然是否定的。

　　　　　　如果能选择出一些单向递增且永不更改(或基本不会更改)的列，并且大部分查询也必须使用这些列作为条件(至少有一个必须的列)，在这种情况下，使用满足这些条件的列作为聚集索引，并且选择这些列中使用率最高的一列作为聚集索引的第一列，这通常是会比堆表更好的。

　　　　　　只不过OLTP系统往往查询(包括读和写)是多样化的，避免死锁往往会更重要，因此，在不确定聚集索引是否合理时，使用堆表系统会更稳定；当然，性能上相应的可能会有所降低，只要在能接受的范围内，堆表可以说是更稳妥的选择。

　　　　2.OLAP：一般认为3、4两类语句的性能表现更重要，且不存在高并发写入操作(多是夜间定时批量更新)。在表扫描上，堆表反而具有微弱优势，这可能比较出人意料。我认为这应该是由于聚集索引扫描过程中需要访问更多的磁盘，因为聚集索引本身除了叶结点，还有B+树非叶结点的数据，而堆表相当于只有聚集索引的叶结点的数据，这导栈表扫描的致逻辑读和物理读比堆表扫描更高。但是除了扫描，更多的查询也一样是只需要索引seek就能查到结果，因此在OLAP系统，可以认为栈表更具有广泛适用性。

  • 题外话

　　OLTP中的小表由于行数少，无论是栈表还是堆表，对于人类体验来说，区别一般都不会太大，往往是不可能感觉到的，因此不会成为关注的焦点，所以大多数小表可以认为无所谓；但如果存在频繁更新聚集索引键值且表上的索引总数也不少，同时还存在高并发，并且切实的导致了不少的死锁，则建议重新选择合适的聚集索引或使用堆表吧。

以上均以个人经验和测试结果得出的结论，欢迎大家拍砖指正！

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