Sql Server之旅——第四站 你必须知道的非聚集索引扫描

　　

　　非聚集索引，这个是大家都非常熟悉的一个东西，有时候我们由于业务原因，sql写的非常复杂，需要join很多张表，然后就泪流满面了。。。这时候就

有DBA或者资深的开发给你看这个猥琐的sql，通过执行计划一分析。。。或许就看出了不该有的表扫描。。。万恶之源。。。然后给你在关键的字段加上非

聚集索引后。。。才发现提速比阿斯顿马丁还要快。。。那么一个问题来了，为什么非聚集索引能提速这么快。。。怎么做到的？？？是不是非常的好奇？？？

这篇我们来解开神秘面纱。

一：现象

先让我们一睹非聚集索引的真容，看看到底在执行计划看来是个什么玩意。。。我这里有个product表，里面灌了8w多数据，然后在Name列上建立

一个非聚集索引，就像下图一样：

　　

从上图中看到了两个好玩的东西，一个就是我想看到的“索引查找[nonclustered]”，这个大家很熟悉，也是这篇要说的，然后我们还看到了一个“RID查找”，

乍一看这是什么鸡巴玩意。。。非聚集索引跟它扯上什么关系了？？？

二：什么是RID

　　通过前面几篇，我想大家都知道了数据页中的记录是如何寻找的？秘密就是通过slot槽位中的偏移量决定的，那问题来了，如果上升到数据页层面，我

只需要（pageID：slotID）就可以找到记录了，对不对？那如果我上升了文件层面，那是不是只需要知道（fileID:pageID:slotID)就可以找到数据页中的

记录了？其实这里的RID就是站在文件的高度通过(fileID:pageID:slotID)找到表记录的。。。既RID=RowID=(fileID:pageID:slotID)，如果你非要眼见

为实的话，在sq中l还真提供了这么个函数（sys.fn_PhysLocFormatter(%%physloc%%)），我们看下图：

看了上面的图，是不是很兴奋，一目了然，比如productID=18088这条记录，然来是在1号文件，34941号数据页，0号槽位上，productID=18089

是在1号槽位上，好了，当你知道RID是个什么东西的时候，我想你已经离彻底理解非聚集索引不远啦。。。

三：非聚集索引

　　有一点我们肯定知道，就是非聚集索引是可以加速查找的，要是跟表扫描那样的龟速，那也就失去了索引的目的，既然能加速，是因为它和聚集索

引一样，在底层都玩起了B树，首先我们插入一些样例数据。

 DROP TABLE dbo.Person

 CREATE TABLE Person(ID INT IDENTITY,NAME CHAR(900))
 CREATE  INDEX idx_Person_Name ON dbo.Person(Name)

 DECLARE @ch AS INT=97

 WHILE @ch<=122
 BEGIN
     INSERT INTO dbo.Person VALUES(REPLICATE(CHAR(@ch),5))
     SET @ch=@ch+1
 END

上面的sql，我故意在Name列设置为900个char，这也是索引的上限值，这样的话，我DBCC就可以导出很多数据页和索引页了。

可以看到，当我dbcc ind 的时候，发现Person表中已经有4个数据页，5个索引页，其中151号数据页是表跟踪页，174号为索引跟踪页，这也就

说明当我建立索引后，引擎给我们分配了专门的索引页来存放我们建立的Name索引，那下一步就是我们来看看这些索引中都存放着什么，这也是我

非常关心的，接下来我导出173号索引页。

 DBCC PAGE(Ctrip,1,173,1)

 Slot 0, Offset 0x60, Length 912, DumpStyle BYTE

 Record Type = INDEX_RECORD           Record Attributes =  NULL_BITMAP     Record Size = 912

 Memory Dump @0x000000000EF1C060

 0000000000000000:   16 2020 20202020 20202020 †.aaaaa
 0000000000000010:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000020:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000030:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000040:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000050:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000060:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000070:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000080:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000090:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 00000000000000A0:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 00000000000000B0:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 00000000000000C0:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 00000000000000D0:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 00000000000000E0:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 00000000000000F0:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000100:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000110:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000120:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000130:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000140:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000150:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000160:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000170:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000180:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000190:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 00000000000001A0:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 00000000000001B0:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 00000000000001C0:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 00000000000001D0:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 00000000000001E0:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 00000000000001F0:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000200:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000210:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000220:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000230:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000240:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000250:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000260:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000270:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000280:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000290:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 00000000000002A0:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 00000000000002B0:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 00000000000002C0:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 00000000000002D0:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 00000000000002E0:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 00000000000002F0:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000300:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000310:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000320:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000330:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000340:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000350:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000360:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000370:   20202020 20202020 20202020 20202020 †
 0000000000000380:   20202020 20 00010000 020000 †     ........... 

 Row - Offset
 7 (0x7) - 6480 (0x1950)
 6 (0x6) - 5568 (0x15c0)
 5 (0x5) - 4656 (0x1230)
 4 (0x4) - 3744 (0xea0)
 3 (0x3) - 2832 (0xb10)
 2 (0x2) - 1920 (0x780)
 1 (0x1) - 1008 (0x3f0)
 0 (0x0) - 96 (0x60)     

从上面至少可以发现三个有趣的现象：

<1>:173号索引页中slot0和slot1槽位指向记录的内容已经有序了，比如：aaaaa，bbbbb。。。。这样。。。。原来非聚集索引也是有序呀。。。

<2>:6161616161就是16进制的aaaaa。

　　  0000 ：这几个数字非常重要，因为是16进制表示，所以2位16进制表示一个字节，所以可以这么解释，前面4个字节表示

　　  pageID，中间2个字节表示fileID，后面2个字节表示slot，看到这里你是不是想起了RID。。。因为RID就是这三样的组合。。。原来非聚集索

　　 引的记录存放的就是“key+RowID”呀。。。。

<3>:通过最后的槽位列表，可以得知173号索引页上存放着8条索引记录。

　　好了，看完了叶子节点，我们再看分支节点，也就是IndexLevel=1的那条索引数据页，也就是78号。ok，dbcc看看吧。

当看到这个列表的时候，不知道你脑子里面是不是有一幅图出来了，就像上一篇看到聚集索引一样，因为它的结构和聚集索引非常像，只不过

非聚集索引这里多了一个RID而已。。。最后我也把图贡献一下。

总结一下：在走非聚集索引的时候，比如你的条件是where name='jjjjj' 时，它的逻辑是这样的，根据78号索引数据页的key的范围，然后通过

　　　　  rowid走到了79号索引数据页，然后在79号索引数据页中顺利的找到了jjjjj，这时候就可以拿出jjjjj的rowid去表数据页中直接定位记录，

　　　　  最后输出。。。。。这个也就是博客开头的地方为什么会出现RID的查找。。。