SQL Server索引进阶：第三级，聚集索引

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Stairway to SQL Server Indexes: Level 3, Clustered Indexes

本文是SQL Server索引进阶系列（Stairway to SQL Server Indexes）的一部分。

在这个进阶系列的前一级中介绍了索引的大概信息，以及详细介绍了nonclustered indexes非聚集索引。SQL Server的索引包含一些关键的概念。

当一个请求到达数据库的时候，有可能是select，或者insert，或者update，或者delete，SQL Server只有三种访问数据的方式：

1. 访问非聚集索引，避免访问表。这只发生在索引包含了请求中的所有数据。
2. 通过索引键访问非聚集索引，然后使用标签访问表中的行数据。
3. 忽略非聚集索引，扫描表找到请求的行数据。

本篇文章将从上面列表中的第三条开始介绍：扫描表。我们来讨论一下clustered indexes聚集索引，一个在第二级中提到但是没有展开的概念。

今天的例子使用的是AdventureWorks数据库的SalesOrderDetail表，有121317行数据，足够用来显示在一张表中包含聚集索引是多么的好。表中有两个主键，足够复杂，来证明你在使用聚集索引的时候的一些设计取舍。

示例数据库

贯穿整个进阶系列，我们都会使用实例来阐述关键的理念。这些例子使用的是微软的 AdventureWorks 示例数据库。我们主要使用销售订单部门。包含5张表：Customer, SalesPerson, Product, SalesOrderHeader, SalesOrderDetail。为了保持注意力的集中，我们使用部分的列。

AdventureWorks 设计的很规范，销售人的信息在三张表中都有：SalesPerson，Employee，Contact。在某些情况下，我们会把他们看成是一张表。下图是这些表之间的关系。

聚集索引

我们首先提出下面的问题：如果没有用到非聚集索引，找到表中的一行数据需要做多少工作？在一个没有排序的表中，是不是就需要扫描每一行来查找数据呢？又或者SQL Server的表中的行永远都是有序的，方便快速的定位要查询的数据，就像使用非聚集索引那样通过入口来快速定位数据呢？

答案依赖于你是否在SQL Server的表中建立了聚集索引。

不像非聚集索引，非聚集索引是独立的对象，有自己的存储空间，聚集索引和表是同一个。创建一个聚集索引的时候，你已经告诉SQL Server用key对表进行排序，并且在修改数据的时候维护排序。后面的级别或介绍到聚集索引的内部数据结构。现在，把聚集索引看做是一个排序的表。通过一行数据库的key，SQL Server可以快速的访问行数据，进而通过行来访问表。

为了证明我们创建SalesOrderDetail表的两份拷贝，一张表没有索引，一张表包含一个聚集索引。

IF EXISTS (SELECT * FROM sys.tables 
WHERE OBJECT_ID = OBJECT_ID('dbo.SalesOrderDetail_index'))
DROP TABLE dbo.SalesOrderDetail_index;
GO
IF EXISTS (SELECT * FROM sys.tables 
WHERE OBJECT_ID = OBJECT_ID('dbo.SalesOrderDetail_noindex'))
DROP TABLE dbo.SalesOrderDetail_noindex;
GO 

SELECT * INTO dbo.SalesOrderDetail_index FROM Sales.SalesOrderDetail;
SELECT * INTO dbo.SalesOrderDetail_noindex FROM Sales.SalesOrderDetail;
GO 

CREATE CLUSTERED INDEX IX_SalesOrderDetail
ON dbo.SalesOrderDetail_index (SalesOrderID, SalesOrderDetailID)
GO 

使用索引之前的数据是下面的样子

SalesOrderID SalesOrderDetailID ProductID   OrderQty UnitPrice
69389        102201             864         3        38.10
56658        59519              711         1        34.99
59044        70000              956         2        1430.442
48299        22652              853         4        44.994
50218        31427              854         8        44.994
53713        50716              711         1        34.99
50299        32777              739         1        744.2727
45321        6303               775         6        2024.994
72644        115325             873         1        2.29
48306        22705              824         4        141.615
69134        101554             876         1        120.00
48361        23556              760         3        469.794
53605        50098              888         1        602.346
48317        22901              722         1        183.9382
66430        93291              872         1        8.99
65281        90265              889         2        602.346
52248        43812              871         1        9.99
47978        20189              794         2        1308.9375

使用索引之后的数据是下面的样子

SalesOrderID SalesOrderDetailID ProductID   OrderQty UnitPrice
43668        106                722         3          178.58
43668        107                708         1           20.19
43668        108                733         3          356.90
43668        109                763         3          419.46
43669        110                747         1          714.70
43670        111                710         1            5.70
43670        112                709         2            5.70
43670        113                773         2        2,039.99
43670        114                776         1        2,024.99
43671        115                753         1        2,146.96
43671        116                714         2           28.84
43671        117                756         1          874.79
43671        118                768         2          419.46
43671        119                732         2          356.90
43671        120                763         2          419.46
43671        121                755         2          874.79
43671        122                764         2          419.46
43671        123                716         1           28.84
43671        124                711         1           20.19
43671        125                708         1           20.19
43672        126                709         6            5.70
43672        127                776         2        2,024.99
43672        128                774         1        2,039.99
43673        129                754         1          874.79
43673        130                715         3           28.84
43673        131                729         1          183.94

我们注意到SalesOrderDetailID是唯一的，不用疑惑，SalesOrderDetailID不是主键，SalesOrderID和SalesOrderDetailID是联合主键，也是聚集索引。

理解聚集索引的基础

聚集索引的键可以包含你选中的任意列，可以不是表的主键。在我们的例子中，SalesOrderID是外键，因此，一个订单的detail在SalesOrderDetail表中都是连续的。

记住下面的关于SQL Server聚集索引的几个点：

• 因为聚集索引的入口就是表的行，在聚集索引的入口上没有标签信息。当SQL Server已经定位到一行的时候，不需要额外的信息来定位行数据。
• 聚集索引总是覆盖查询，因为聚集索引和表是同一个东西，表的每一列都在索引中。
• 表包含聚集索引，不影响你在表中建立非聚集索引的选择。

聚集索引列的选择

每张表只能有一个聚集索引，因为表只能按照一个顺序来排列。你需要决定如何排序更好，最好是在表中包含数据之前就创建一个聚集索引。在创建聚集索引的时候，谨记顺序不只是排序，同样意味着分组。就像SalesOrderDetail中同一张订单的item一样。

这就是为什么SalesOrderDetail选择SalesOrderID和SalesOrderDetailID作为聚集索引的列，使得item可以很自然的排在一起。

举例来说，我们查询一条订单信息，通常也会请求订单的items的信息。

堆

如果一张表上没有聚集索引，表也被叫做堆。每张表要么是一个堆，要么是一个聚集索引。因此，尽管我们会描述索引的类型：聚集索引和非聚集索引。其实更重要的是，表有两种类型：聚集索引表和堆表。开发者经常会说一张表有或者没有聚集索引，更有意义的说法是，一张表是否是聚集索引表。

SQL Server在一张堆表中查询数据（除去使用非聚集索引）只有一个办法，从第一行开始，直到找到目标行。没有顺序，没有查询键，没有办法快速的定位要找的行。

比较聚集索引表和堆表

为了评估聚集索引表和堆表的性能，我们拷贝了两份SalesOrderDetail表。一张表是堆表，一张表创建了聚集索引。两张表都没有非聚集索引。

在两张表中我们会执行三个相同的查询：一个是获取单行数据，一个是获取单个订单的所有数据，一个是获取同一个产品的所有数据。

获取单行数据。

SQL语句	SELECT * FROM SalesOrderDetail WHERE SalesOrderID = 43671 AND SalesOrderDetailID = 120
Heap堆表	(1 row(s) affected) Table 'SalesOrderDetail_noindex'. Scan count 1, logical reads 1495.
Clustered Index聚集索引表	(1 row(s) affected) Table 'SalesOrderDetail_noindex'. Scan count 1, logical reads 3.
Impact of having the Clustered Index包含聚集索引产生的影响	IO reduced from 1495 reads to 3 reads.
Comments	No surprise.  Table scanning 121,317 rows to find just one is not very efficient.

获取单个订单的所有数据。

SQL	SELECT * FROM SalesOrderDetail WHERE SalesOrderID = 43671
Heap	(11 row(s) affected) Table 'SalesOrderDetail_noindex'. Scan count 1, logical reads 1495.
Clustered Index	(11 row(s) affected) Table 'SalesOrderDetail_noindex'. Scan count 1, logical reads 3.
Impact of having the Clustered Index	IO reduced from 1495 reads to 3 reads.
Comments	和当一个查询的统计是一样的。堆表需要扫描表，聚集索引表的11条记录是一组的，获取这11条记录和获取一条记录几乎是相同的效率。后面的级别中将会介绍，为什么获取额外的10条记录，却没有产生额外的读取IO。

查询同一个产品的所有数据

SQL	SELECT * FROM SalesOrderDetail WHERE ProductID = 755
Heap	(228 row(s) affected) Table 'SalesOrderDetail_noindex'. Scan count 1, logical reads 1495.
Clustered Index	(228 row(s) affected) Table 'SalesOrderDetail_index'. Scan count 1, logical reads 1513.
Impact of having the Clustered Index	IO读取方面，聚集索引表反而更多次数。
Comments	Without a nonclustered index on the ProductID column to help find the rows for a single Product, both versions had to be scanned.  Because of the overhead of having a clustered index, the clustered index version is the slightly larger table; therefore scanning it required a few more reads than scanning the heap. 在ProductID列没有非聚集索引来帮助查询同一个产品的数据行，两种表都进行了表扫描。因为包含了聚集索引，聚集索引表更大，所以扫描了更多的次数。

我们的前两个查询很好的证明了聚集索引的好处。聚集索引有可能带来IO次数增加的坏处吗？答案是肯定的，和insert，update，delete都有关系。和在本文中遇到的其他聚集索引问题一样，我们将在后面的级别中介绍。

通常来说，聚集索引给查询带来的好处，要大于给维护带来的坏处。聚集索引表比堆表更可取。如果你是在使用云数据库，你不用选择，每张表必须包含聚集索引。

结论

聚集索引表的顺序在你创建聚集索引的时候已经指定了，SQL Server负责维护它。表中的任意行都可以通过键来快速的定位。任意的多行，都可以通过键的范围来快速的定位。

每张表只能有一个聚集索引。哪些列作为聚集索引的键，在创建索引的时候是一个重要的决定。

在第四级中我们的重点会从逻辑转到物理，介绍页和分区，以及索引的物理结构。