SQLSERVER的非聚集索引结构深度理解

我们知道SQLSERVER的数据行的存储有两种数据结构：A： 堆   B ：B树（binary 二叉树）

数据按照这种两种的其中一种来排序和存储，学过数据结构的朋友应该知道二叉树，为什麽用二叉树，因为方便用二分查找法来快速

找到数据。如果是堆，那么数据是不按照任何顺序排序的，也没有任何结构，数据页面也不是首尾相连的，不像B树，数据页面

使用双向链表首尾相连。堆表只依靠表里的IAM页（索引分配映射页）将堆的页面联系在一起，IAM里记录了页面编号，页面位置

除非表里有聚集索引，如果没有的话那么表里的数据的存储就是堆结构

那么非聚集索引呢?非聚集索引也是堆结构？其实SQLSERVER有几种页面类型（数据都使用一页一页来存储，就像Windows的内存也是使用页面来组织的）

其中有一种是索引页 ，一种是数据页

我感觉很多书都说不清，就像我一样，在文章的开头也是这样说的：数据行的存储有两种数据结构：A： 堆   B ：B树（二叉树）

我觉得应该是数据页面的存储有两种数据结构：1、堆  2、B树

先说一下：索引页，不管是聚集索引还是非聚集索引，这些索引数据都存放在索引页，而索引页都是按照B树的结构里存储的

而堆页：也就是实际的数据行，如果表里没有聚集索引，那么实际的数据就放在堆页，如果聚集索引，那么数据就放在索引页

而B树里的节点 ，其实又叫页面，又叫节点  在B树里会有一页：root page（亦即是根节点），非聚集索引和聚集索引都是一样的

所以：数据行的存储有两种数据结构：A： 堆   B ：B树（二叉树）

上面这句话应该明白了吧？

在说一下，在堆里的数据页面完全是随机存放的，而数据页面之间唯一的逻辑连接是记录在IAM页里的，所以IAM页也就扮演了root page的角色

那么聚集索引呢?聚集索引也是堆结构？

非聚集索引放在索引页，B树结构，数据依旧放在堆页，那么如果数据页放在堆里，不像聚集索引放在B树的叶子节点里

（亦即是放在索引页里），那么非聚集索引和实际的数据如何发生联系呢？

答案是：在非聚集索引的叶子节点（叶子页面）会有行定位器，而行定位器的作用请看下面红色字

非聚集索引与聚集索引具有相同的B树结构，他们之间的显著差别在于以下两点：

（1）基础表的数据行不按非聚集键的顺序排序和存储

（2）非聚集索引的叶层是由索引页而不是由数据页组成

（3）建立非聚集索引的表可以是一个B树，也可以是一个堆

（4）如果表是堆（意味着该表没有聚集索引），行定位器指向行的指针。该指针是由文件标识符ID：页码：页上的行数生成。整个

指针称为行ID（RID）

（5）如果表有聚集索引或索引视图上有聚集索引，则行定位器会指向聚集索引键。SQL通过使用存储在非聚集索引的叶子内的

指针（指向聚集索引键）搜索聚集索引来检索实际数据

非聚集索引不会改变或改善实际数据页的存储模式。他的B树结构只针对自己的索引页面。

不过，非聚集索引跟聚集索引的作用还是一样的，相当于检字表

最后总结一下吧，这麽短的随笔总结啥子呢？

当然是总结表的结构，因为曾经有人在论坛里问过一张表的结构

A 有聚集索引的表或者有聚集索引也有非聚集索引   （B树）

B 没有任何索引（堆）

C 没有聚集索引，有非聚集索引（B树+堆）

论坛里有人简称A为聚集表  ，B和C为堆表

记得以前在大学里数据结构老师讲过的一些数据结构：大根堆  ，小根堆 ，双向链表，二叉树

可惜现在全部还给老师了

附上图片

堆表的结构

非聚集索引的结构

聚集索引的结构

赞 (0)

相关推荐

  • 调整SQLServer2000运行中数据库结构

    开发过程中的数据库结构结构,不可避免的会需要反复的修改.最麻烦的情况莫过于开发者数据库结构已经修改,而实际应用中数据库又有大量数据,如何在不影响 数据库中数据情况下,更新数据结构呢?当然,我们可以手工对应用数据库表结构各个添加.更正.删除的字段一一调整,这对一两个字段来说,是比较简单的,如 果改动比较大的时候,这个过程将是非常繁琐的.本文意在介绍使用SQLServer2000 T-SQL语句进行数据库结构调整,希望能够给各位带来些方便.下面以现有数据库表HR_User为例,讲解如何进行这类操作.

  • sqlserver 2008手工修改表结构,表不能保存的问题与解决方法

    sqlserver 2008手工修改表结构,表不能保存的问题与解决方法

    如果点击"保存文本文件"将会弹出保存文本文件的对话框口, 保存的文本文件中的内容是如下: /*    2010年4月5日0:34:53    用户:    服务器: LONGGEL    数据库: longgel    应用程序: */ ChildCaiClass 保存的对于我来说简直是没用的信息,只是记录了事务的发生时间和一些相关信息,结果这样操作了数据库的结构还是没能修改并保存,而是继续弹出上面的那个窗口,这下我就郁闷了. 点击"取消"却弹出 同样也是没有完成表

  • 还原sqlserver2008 媒体的簇的结构不正确的解决方法

    今天在本地数据库上还原一个数据库(WINDOWS方式进入,当时不知道关闭了SQLSERVER身份验证),无论怎么还原,都会出现错误:媒体的簇的结构不正确 方法,在百度上搜索不到解决方法. 最后我启用了windows和server综合验证,并且启用了SA,重新启动SQLSERVER2008,用SQLSERVER身份验证登录,然后还原数据库,结果是成功还原.

  • 使用SQLSERVER 2005/2008 递归CTE查询树型结构的方法

    使用SQLSERVER 2005/2008 递归CTE查询树型结构的方法

    下面是一个简单的Family Tree 示例: 复制代码 代码如下: DECLARE @TT TABLE (ID int,Relation varchar(25),Name varchar(25),ParentID int) INSERT @TT SELECT 1,' Great GrandFather' , 'Thomas Bishop', null UNION ALL SELECT 2,'Grand Mom', 'Elian Thomas Wilson' , 1 UNION ALL SELE

  • 如何获取SqlServer2005表结构(字段,主键,外键,递增,描述)

    如何获取SqlServer2005表结构(字段,主键,外键,递增,描述)

    1.获取表的基本字段属性 复制代码 代码如下: --获取SqlServer中表结构 SELECT syscolumns.name,systypes.name,syscolumns.isnullable,syscolumns.length FROM syscolumns, systypes WHERE syscolumns.xusertype = systypes.xusertype AND syscolumns.id = object_id('你的表名') 运行效果 2.如果还想要获取字段的描述

  • SQLSERVER的非聚集索引结构深度理解

    SQLSERVER的非聚集索引结构深度理解

    我们知道SQLSERVER的数据行的存储有两种数据结构:A: 堆   B :B树(binary 二叉树) 数据按照这种两种的其中一种来排序和存储,学过数据结构的朋友应该知道二叉树,为什麽用二叉树,因为方便用二分查找法来快速 找到数据.如果是堆,那么数据是不按照任何顺序排序的,也没有任何结构,数据页面也不是首尾相连的,不像B树,数据页面 使用双向链表首尾相连.堆表只依靠表里的IAM页(索引分配映射页)将堆的页面联系在一起,IAM里记录了页面编号,页面位置 除非表里有聚集索引,如果没有的话那么表里的

  • 教你通过B+Tree平衡多叉树理解InnoDB引擎的聚集和非聚集索引

    教你通过B+Tree平衡多叉树理解InnoDB引擎的聚集和非聚集索引

    目录 InnoDB引擎是通过B+Tree实现索引结构 二叉树(Binary Tree) 平衡二叉树(AVL Tree) 平衡多叉树(B-Tree) B+Tree 聚集和非聚集索引 聚集索引(clustered index) 非聚集索引(secondary index) InnoDB引擎是通过B+Tree实现索引结构 因为B+Tree是从二叉树演化而来,在这之前我们来先了解二叉树.平衡二叉树.平衡多叉树. 二叉树(Binary Tree) 简介:每个节点最多有两个子树的树结构.它有一个特点:左子树

  • sqlserver 聚集索引和非聚集索引实例

    create database myIndexDemo go use myIndexDemo go create table ABC ( A int not null, B char(10), C varchar(10) ) go insert into ABC select 1,'B','C' union select 5,'B','C' union select 7,'B','C' union select 9,'B','C' go select * from ABC --在ABC表上创建聚

  • sql 聚集索引和非聚集索引（详细整理）

    sql 聚集索引和非聚集索引（详细整理）

    聚集索引 一种索引,该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序. 聚集索引确定表中数据的物理顺序.聚集索引类似于电话簿,后者按姓氏排列数据.由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序,因此一个表只能包含一个聚集索引.但该索引可以包含多个列(组合索引),就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样. 聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效.使用聚集索引找到包含第一个值的行后,便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻.例如,如果应用程序执行 的一个查询经常检索某一日期范围内的记录,则使用聚集索引可以迅

  • Sql Server中的非聚集索引详细介

    Sql Server中的非聚集索引详细介

    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

  • 浅析SQL Server 聚焦索引对非聚集索引的影响

    浅析SQL Server 聚焦索引对非聚集索引的影响

    前言 在学习SQL 2012基础教程过程中会时不时穿插其他内容来进行讲解,相信看过SQL Server 2012 T-SQL基础教程的童鞋知道前面写的所有内容并非都是摘抄书上内容,如若是这样那将没有任何意义,学习的过程必须同时也是一个思考的过程,无论是独立思考也好还是查资料也罢都是思考而非走马观花,要不然过一段时间又会健忘.简短的内容,深入的理解. 话题 非聚集索引定义:非聚集索引也是一个B树结构,与聚集索引不同的是,B树的叶子节点存的是指向堆或聚集索引的指针.你真的理解了吗??你能举出例子吗?

  • SQL Server 聚集索引和非聚集索引的区别分析

    聚集索引:物理存储按照索引排序非聚集索引:物理存储不按照索引排序优势与缺点聚集索引:插入数据时速度要慢(时间花费在"物理存储的排序"上,也就是首先要找到位置然后插入)查询数据比非聚集数据的速度快 汉语字典的正文本身就是一个聚集索引.比如,我们要查"安"字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为"安"的拼音是"an",而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母"a"开头并以"z"结尾的,那么&quo

  • SQL Server 索引结构及其使用（一）--深入浅出理解索引结构第1/4页

    SQL Server 索引结构及其使用（一）--深入浅出理解索引结构第1/4页

    一.深入浅出理解索引结构 实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录.微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引.簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引.非簇集索引). 下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别: 其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引.比如,我们要查"安"字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为"安"的拼音是"an",而按照

  • SQLSERVER聚集索引和主键(Primary Key)的误区认识

    SQLSERVER聚集索引和主键(Primary Key)的误区认识

    很多人会把Primary Key和聚集索引搞混起来,或者认为这是同一个东西.这个概念是非常错误的. 主键是一个约束(constraint),他依附在一个索引上,这个索引可以是聚集索引,也可以是非聚集索引. 所以在一个(或一组)字段上有主键,只能说明他上面有个索引,但不一定就是聚集索引. 例如下面: 复制代码 代码如下: USE [pratice] GO CREATE TABLE #tempPKCL ( ID INT PRIMARY KEY CLUSTERED --聚集索引 ) ---------

  • SQL Server索引结构的具体使用

    SQL Server索引结构的具体使用

    目录 名词介绍 索引表 数据页 索引是数据库的基础,只有先搞明白索引的结构,才能搞明白索引运行的逻辑 本文通过 索引表.数据页.执行计划.IO统计.B+Tree 来尽可能的介绍 SQL 语句中 WHERE 部分,和 SELECT 部分 的运行逻辑 名词介绍 B+Tree:一种数据结构 数据页:数据库保存数据的最小单位.(SQL Server一个数据页的大小是 8K,一个表中所有的数据都被保存到一个个的数据页中) 索引组织表:大白话一张表有聚集索引就是索引组织表(把表中的数据页以 B+Tree 的

随机推荐