对SQL Server索引包含列(Include)的一点认识

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测试数据

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  1. Drop table [dbo].[TestTb];  
  2. CREATE TABLE [dbo].[TestTb](  
  3.     [Number] [char](20) Not NULL,  
  4.     [Dt] [datetime] Not NULL,  
  5.     [Id] [int] IDENTITY(1,1) )  
  6. Declare @rn  as int = 1;  
  7. Begin Tran  
  8. While(@rn <= 100000)  
  9. Begin  
  10.     Insert Into [dbo].[TestTb](Number,Dt)   
  11.         Select ‘Number’+CAST(@rn as CHAR(7)),DATEADD(MM,CHECKSUM(NewId())%60,GETDATE());  
  12.     Set @rn = @rn + 1  
  13. End  
  14. Commit  

创建一个没有包含列的非聚集索引:

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  1. Create Unique Nonclustered Index idx_nc_number On [dbo].[TestTb](Number);  
  2. –查询索引信息  
  3. Select id.name,p.index_level,p.page_count,p.index_id, avg_record_size_in_bytes,max_record_size_in_bytes,min_record_size_in_bytes  
  4. from sys.dm_db_index_physical_stats(DB_ID(‘StudyDB’),Object_id(‘dbo.testtb’),null,null,‘Detailed’as p  
  5. Inner Join sys.indexes as  id  
  6. On p.index_id = id.index_id  
  7. And p.object_id = id.object_id  
  8. And p.index_id > 1  

结果

从上图可以看到,目前索引是3级结构,其中Index_Level为0的表示索引的叶级,为1、2的表示索引的非叶级,目前索引叶级的Size是

这样计算(索引键+RID+行开销):20字节键列+8字节Rid+1字节系统开销 = 29字节,
索引非叶级(索引键+子页指针+行开销):20字节键列+6字节Rid+1字节系统开销 = 27字节

测试:未添加索引包含列前的查询

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  1. DBCC DropCleanBuffers  
  2. DBCC FreeProcCache  
  3. Set Statistics IO On;  
  4. Select Number,dt  
  5. From dbo.TestTb  
  6. Where Number like ‘Number99835’  
  7. Set Statistics IO Off;  
  8. /*  
  9. (1 行受影响)  
  10. 表 ‘TestTb’。扫描计数 0,逻辑读取 4 次,物理读取 1 次,  
  11. 预读 0 次,lob 逻辑读取 0 次,lob 物理读取 0 次,lob 预读 0 次。  
  12. */  
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  1. <strong>结果</strong>  


可以看到,没添加包含列之前,优化器选择的是索引Seek + 1次Rid查找,

为什么此时要进行Rid查找呢,经过前面的分析我们已经知道,此时索引叶级长度为27,根本就没有存储dt列,

因此不得不根据8字节的RID定位到页并进行物理读取,因此出现了物理读取1次。物理读取是开销十分大的操作,

如果这样的操作过多,对查询效率的影响可想而知。而索引包含列便是为解决此类问题而提出。

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  1. –添加包含列  
  2. Drop index  idx_nc_number On dbo.TestTb  
  3. Create Unique Nonclustered Index idx_nc_number On dbo.TestTb(Number) Include(dt);  

结果

再运行以上查询索引各级记录长度,可以看到此时索引的叶级增加了dt列的8个字节,此时长度:20字节键列+8字节Rid+1字节系统开销 +8字节dt长度 = 37字节,
因为此时在索引的叶级存储了dt列,而索引的非叶级长度没有改变,仍然是27字节。

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  1. DBCC DropCleanBuffers  
  2. DBCC FreeProcCache  
  3. Set Statistics  Io On;  
  4. Select Number,dt  
  5. From dbo.TestTb  
  6. Where Number = ‘Number99835’  
  7. Set Statistics Io Off;  
  8. /*  
  9. (1 行受影响)  
  10. 表 ‘TestTb’。扫描计数 0,逻辑读取 3 次,物理读取 0 次,  
  11. 预读 0 次,lob 逻辑读取 0 次,lob 物理读取 0 次,lob 预读 0 次。  
  12. */  

结果

运行查询,可以看到,添加包含列后,逻辑扫描3次,其中三层索引占了3页,物理扫描不见了,因为此时在索引的叶级就可以找到列dt了。

查看此时的执行计划,是不是已经没有书签查找了呢。

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  1. Drop index  idx_nc_number On dbo.TestTb  

 

以上测试中,dbo.TestTb的组织形式是堆,也就是说该表没有聚集索引。
当表中有聚集索引时,大致情况跟以上类似,只不过此时非聚集索引叶级不再存储RID,而是存储聚集键或者聚集键+唯一标识。

值得注意的是,当非聚集索引不是唯一时,非聚集索引的非叶级会包括:索引键,子页指针,书签值。
其中当表为聚集表时书签值为聚集索引键或者聚集索引键值+唯一标识,当表组织为堆时,书签值为8字节RID
以下代码dbo.TestTb上创建一个非唯一非聚集索引

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  1. Create Nonclustered Index idx_nc_number On dbo.TestTb(Number) Include(dt);  

再运行以上查询索引各级记录长度,此时,相比较之前创建的唯一非聚集索引,非唯一非聚集索引的非叶级居然多了8字节RID书签值。

我觉此时似乎是严重冗余了,尽管是非常有必要的。当表组织为堆时还好,最多也就增加8字节长度,然而如果是聚集表时,则键列可能增加900多字节,

如果索引中每行都存储这900多字节的书签值,势必会导致索引级数的增加,从而增加IO读取次数而严重影响查询效率。
总结

索引包含列的优势:
1、索引包含列可以减少书签查找,提高查找效率;
2、索引包含列的包含列不会增加非叶级索引宽度,意味着不会因为非叶级宽度而增加页数。
3、索引包含列不受900字节、最多16个键列以及无法在大类型数据列如(varchar(max))上创建键列的限制。

当然,使用索引包含列也会增加索引叶级的宽度,可能会导致更多页存储甚至索引级数增加,这就要看你如果适当处理了。

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