Sql Server 聚集索引扫描 Scan Direction的两种方式------FORWARD 和 BACKWARD

最近发现一个分页查询存储过程中的的一个SQL语句，当聚集索引列的排序方式不同的时候，效率差别达到数十倍，让我感到非常吃惊
由此引发出来分页查询的情况下对大表做Clustered Scan的时候，
不同情况下会选择FORWARD 或者 BACKWARD差别，以及建立聚集索引时，选择索引列的排序方式的一些思考
废话不多，上代码
先建立一张测试表，在Col1上建立聚集索引，写入100W条数据

create table ClusteredIndexScanDirection
(
    Col1 int identity(1,1),
    Col2 varchar(50),
    Col3 varchar(50),
    Col4 Datetime
)
 
create unique clustered index idx_Col1 on ClusteredIndexScanDirection(Col1 ASC) 
 
DECLARE @date datetime,@i int=0
    set @date=GETDATE()
    while @i<1000000
    begin
    insert into ClusteredIndexScanDirection values (NEWID(),NEWID(),DATEADD(MI,@i,GETDATE()-200))
    set @i=@i+1
end

先直观地看一下聚集索引扫描时候的FORWARD 和 BACKWARD

　BACKWARD

　　执行如下分页查询，当按照Col4符合2017-7-18和2017-7-23，并且Col1 倒序排序的时候
　　从执行计划看，Clustered Index Scan的Scan Direction的方式是BACKWARD

　　

　

FORWARD

　　执行如下分页查询，当按照Col4符合2017-7-18和2017-7-23，并且Col1 正序排序的时候
　　从执行计划看，Clustered Index Scan的Scan Direction的方式是FORWARD

　　查询条件一样，分页情况下，排序方式不一样，性能上有么有差别？肯定有，太明显了，如果没有，本文也就没有什么意义了
　　如图是上述两种查询方式在我本机的测试结果，同样是前100条数据，因为排序方式不同，其代价也是不同的
　　逻辑读，一个是2327，一个是9978次，差别不小吧，在实际场景中，这个差别是非常非常大的，大到足以超乎你想想

 对FORWARD和BACKWARD有一个直观的感受之后，来说说这两者的区别

　　如果了解B树索引结构的话，应该知道聚集索引是以类似于B树结构的方式来组织的，既然是B树结构，
　　那么下面这个图就不难理解了，
　　在索引列按照某事方式排序的情况下，比如

　　create unique clustered index idx_Col1 on ClusteredIndexScanDirection(Col1 ASC) 
　　或者是
　　create unique clustered index idx_Col1 on ClusteredIndexScanDirection(Col1 DESC) 

　　下面这张图分别是FORWARD和BACKWARD两种Scan direction的实现方式

　　

　　　　　　　　　　　　　　　　FORWARD

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　BACKWARD

　　　　Sql Server究竟选中哪种方式，是FORWARD还是BACKWARD，是依赖于你的索引情况和查询结果集排序情况的
　　　　以我上面的查询为例
　　　　如果是按照查询结果正序排序的方式查询

SELECT *
FROM ClusteredIndexScanDirection WITH (NOLOCK)
WHERE Col4 >=  '2017-7-18'
	AND Col4  <= '2017-7-23'
ORDER BY 1 ASC
OFFSET 0 ROWS FETCH NEXT 100 ROWS ONLY  

　　　　也就是要求查询结果的排序方式与聚集索引的排序方式一致，聚集索引是ASC的，Sql Server就会采用FORWARD的方式，
　　　　也即是从左到右的Scan方式，找到满足1000条的数据后返回，查询终止
　　

　　　　

　　　　如果是按照查询结果的倒序排序的方式查询

SELECT *
FROM ClusteredIndexScanDirection WITH (NOLOCK)
WHERE Col4 >=  '2017-7-18'
    AND Col4  <= '2017-7-23'
ORDER BY 1 DESC
OFFSET 0 ROWS FETCH NEXT 1000 ROWS ONLY  

　　　　也就是要求查询结果的排序方式与聚集索引的排序方式不一致，聚集索引是ASC的，Sql Server就会采用BACKWARD的方式，
　　　　也即是从右到左的Scan方式，找到满足100条的数据后返回，查询终止

　　　　现在就存在一个问题，如果聚集索引是按照ASC正序排列的，也就是说在聚集索引排序一定的情况下，
　　　　聚集索引列和查询条件（CreateDate）上的时候都是递增的，也就是说，查询目标数据分布在B树的右边，
　　　　（当然这么说不严谨，物理存储中并没有左右的概念，这些都是逻辑上的，并不是完全物理上的概念），
　　　　实际业务中，差不多的意思就是查询最近N天的数据
　　　　如果查询结果是按照聚集索引正序排序，
　　　　Sql Server 采用FORWARD的方式，也即从左至右，那么这个查询就要经历B树种从左到右很大一部分数据扫描之后，才能找到所需要的数据
　　　　如果查询结果是按照聚集索引倒叙排序,
　　　　Sql Server 采用BACKWARD的方式，也即从右至左，那么这个查询直接从最右边开始Scan，很快就能找到符合条件的100条数据。
　　　　聚集索引是ASC或者DESC的方式，也会影响到这个查询，这些概念都是相对的，当然实际场景中，索引情况和查询条件可能更复杂，
　　　　可见，一个查询的实现，是通过FORWARD还是BACKWARD，跟聚集索引的排序方式和查询结果的排序方式，以及查询条件都有关。
　　　　Sql Server 选择FORWARD或者BACKWARD，本身都没有错，如果出现不同排序方式下性能差别非常大的时候，
　　　　就要注意到是不是，聚集索引的方式与查询排序方式之间存在类似上述的问题。
　　　　不管是FORWARD或者BACKWARD，避免让Scan整个表的大部分数据才找到符合条件的数据
　　　   当然实际情况也比例子中复杂很多，还是那句话，具体情况具体分析。
　　　　比如业务系统查询数据时，排序方式是固定的（比如你网购的订单信息，总是按照时间倒叙排列的），当然也不排除其他情况
　　　　这就要求我们在创建聚集索引的时候，要考虑到查询的方式以及排序的方式，慎重地作出选择。

　总结：
　　　　SQLServer在对查询结果排序的查询中，如果扫描的方向与查询结果不一致，需要再次在内存中排序，
　　　　因此，大多数情况下，会根据查询结果的排序来执行FORWARD或者BACKWARD操作（当然也不一定百分百）。
　　　　本文通过聚集索引Scan的两种方式，FORWARD和BACKWARD，粗浅第分析了表上的聚集索引的排序对查询时的影响，
　　　　当然非聚集索引上也会出现FORWARD和BACKWARD扫描的请，
　　 　  我们在选择聚集索引排序方式的时候，可以考虑到是不是因为FORWARD和BACKWARD的因素，以便进一步的排查确认。

　　　　

　　补充：

好吧，算我没说清楚，这里是按照聚集索引排序，按照非索引字段查询，而不是直接按照聚集索引字段查询！！！
我的例子已经写的很清楚了
如果聚集索引建立在一个字段上，也即单字段作为聚集索引，在非聚集索引字段上查询，暂不论这个字段上有没有索引
如果查询结果的跟聚集索引的排序方式是相同的，那么就是FORWARD
如果查询结果的跟聚集索引的排序方式是相反的，那么就是BACKWARD
不管是FORWARD还是BACKWARD，究竟要扫描多大范围才能找到符合条件的数据，
取决于上面说的非聚集索引字段列的数据分布,岂能说“ 正序和倒序无差别”？

其实我更想表达的是，因为结果集的排序，会导致在做聚集索引Scan的时候选择FORWARD或者BACKWARD
FORWARD还是BACKWARD会对查询的效率有较大的影响，
实际应用中太复杂了，当然修改聚集索引的排序方式可以从一定程度上缓解这种问题，我当然测试过，不然也不会乱说
也有其他方法也可以实现，比如暴力地去修改聚集索引列，或者建立复合聚集索引，办法也不仅限于此
如果还有不明白的，可以试试下面这个脚本，可以直接在你机器上执行，看看最后两个查询的IO代价
当然这个例子也比较极端

create table ClusteredIndexScanDirection
(
    Col1 int identity(1,1),
    Col2 varchar(50),
    Col3 varchar(50),
    Col4 Datetime
)
 
create unique clustered index idx_Col1 on ClusteredIndexScanDirection(Col1 ASC) 
 
DECLARE @date datetime,@i int=0
	set @date=GETDATE()
	while @i<1000000
	begin
	insert into ClusteredIndexScanDirection values (NEWID(),NEWID(),DATEADD(MI,@i,GETDATE()))
	set @i=@i+1
end
 
set statistics io on
 
SELECT *
FROM ClusteredIndexScanDirection WITH (NOLOCK)
WHERE Col4 >=  '2016-6-1'
	AND Col4  <= '2016-6-15'
ORDER BY Col1 ASC
OFFSET 0 ROWS FETCH NEXT 1000 ROWS ONLY  
 
SELECT *
FROM ClusteredIndexScanDirection WITH (NOLOCK)
WHERE Col4 >=  '2016-6-1'
	AND Col4  <= '2016-6-15'
ORDER BY Col1 DESC
OFFSET 0 ROWS FETCH NEXT 1000 ROWS ONLY  

　

20160606再次后记：

A表上的索引大概是这样的：create index idx_date on A(BusinessDate )
这两个大表join，因为结果集的排序与其中一个主表（也是最大的表）的聚集索引一致
一致的话，他就是Forward方式的了，
但是，在逻辑上，最近的数据分布在B树的右边，那就是几乎要遍历整个表才能查询出来符合条件数据
为了避免这个问题，那就先对A表进行查询，将结果放入临时表
select * into #A from A where A.BusinessDate>'2016-6-1' and A.BusinessDate<'2016-6-6'
然后再在#A上建立相关索引，在跟其他表join，绕开直接join时走index Forward的方式进行查询
当然实际问题没这么简单，原始查询20多秒，采用这种方式优化后2s，差不多有十几倍的提高，效果还是比较明显的。