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Stairway to SQL Server Indexes: Level 1, Introduction to Indexes
本文是SQL Server索引進階系列（Stairway to SQL Server Indexes）的一部分。
索引是數據庫設計的基礎，向開發者顯示了使用數據庫大量數據庫設計者的意圖。不幸的是，索引大部分時候是在出現性能問題的時候，才被事后添加上的。
第一級介紹一下SQL Server的索引：是一種數據庫對象，使得SQL Server可以在最短的時間內查詢 or 修改請求的數據，使用最少的系統資源帶來最大的性能提升。好的索引將會允許SQL Server實現最大化的並發，一個用戶的查詢對於其他用戶的查詢幾乎沒有影響。最終，索引給數據庫完整性提供一種高效的方式，當唯一索引創建的時候，確保唯一的鍵值。這一級只是一個簡介，包括一些理論和使用，一些物理的細節留在后面的級別中介紹。
對於數據庫開發者來說，徹底的理解索引是重要的，當一個請求從客戶端到達SQL Server，SQL Server只有兩種可能的路徑來訪問請求的數據行：
- 掃描包含數據的表中的每一行，從第一行到最后一行，檢查每一行是否滿足請求的條件。
- 如果包含可用的索引，可以用索引來定位請求的數據。
第一種方法對於SQL Server來說總是可用的，第二種方法只在你給數據庫設計了可用的索引的情況下才是可行的，但是第二種可以帶來極大地性能提升，接下來我們將繼續介紹。
因為索引需要維護（它們會占用物理空間，並且它們一定會和表保持同步），所以它們不是SQL Server必須的。有的數據庫會完全沒有索引。它們可能會導致性能下降，有可能帶來數據完整性問題，但是SQL Server允許它的存在。
但是，這些不好的不是我們想要的。我們都希望數據庫性能優良，數據完整，同時，保持索引維護的最小化。本級別將會朝着這個目標引導大家。
數據庫實例
貫穿整個進階系列，我們都會使用實例來闡述關鍵的理念。這些例子使用的是微軟的 AdventureWorks 示例數據庫。我們主要使用銷售訂單部門。包含5張表：Customer, SalesPerson, Product, SalesOrderHeader, SalesOrderDetail。為了保持注意力的集中，我們使用部分的列。
AdventureWorks 設計的很規范，銷售人的信息在三張表中都有：SalesPerson，Employee，Contact。在某些情況下，我們會把他們看成是一張表。下圖是這些表之間的關系。
本級別用到的TSQL在后面都會給出下載地址。
什么是索引
通過一個小故事開始我們的索引學習之旅，一個很老，但是證明很技術，貫穿整篇本章，介紹索引的基本概念。
你離開家去處理一些事情。當你回來的時候，從等待你回來的女兒的壘球教練口中得到一些消息。三個女孩子：Tracy, Rebecca, and Amy弄丟了他們的帽子。你能否給他們買帽子，下一場比賽他們的父母將會還給你。
你認識那些女孩子，也認識他們的父母。但是你不知道他們帽子的尺寸。在你家的鎮子上有三家人，每家都有一些你需要的信息。沒有問題，你會打電話給他們，得到帽子的尺寸。你一手拿着電話，一邊打開電話本的目錄索引。
你需要聯系的第一家是Hellen Meyer，你估計Meyer應該在姓名的中部，你直接跳到電話本的中間部分，但是你發現來到了頁頭部寫着“Kline-Koerber”的一頁，向前翻了幾頁，又發現了“Nagle-Nyeong”，又向前翻了幾頁，發現了“Maldonado-Nagle”。意識到你快要找到了，向后查找，你找到了“Meyer，Helen”一行，找到的對應的號碼。打通了Meyer的家，得到了你想要的信息。
重復上面的過程，找到了另外兩個家庭，獲取了另外兩個帽子的尺寸。
你使用了索引，你使用索引的方式和SQL Server使用索引的方式類似。他們有很多的相似，有一些不同，電話本和SQL Server的索引。
事實上，你剛才使用的就是SQL Server兩種索引（聚集和非聚集）中的一種，非聚集索引。本級別我們介紹非聚集索引，下一級別介紹聚集索引，以及深入的分析這兩種索引。
非聚集索引
白紙類似非聚集索引，他們不是以數據本身來組織的，只是一個映射，幫助你訪問數據。數據本身才是我們真正需要的。電話公司沒有將鎮子的居民整理到一個有意義的隊列中，將房子從一個地方移動到另一個地方，方便同一個壘球隊的女孩們的家是一個挨一個的，而不是像現在這樣用居民的姓氏來組織。相反，他給你一本書，包含每個居民。每行都包含一個鍵，使得你可以訪問到居民的電話。
就像白紙上的電話一樣，SQL Server的非聚集索引都包含兩部分的內容：
查詢鍵，例如：姓氏-名稱-中間部分這樣的格式，在SQL Server的詞匯中，叫做索引鍵。
標簽，提供相同的內容，那就是電話號碼，SQL Server中則直接指向鍵代表的數據行。
另外，一個SQL Server非聚集索引還會包含一些內部使用的頭部信息，可能會包含一些可選的信息。這些內容在后面的級別中會有介紹，現在還不是理解非聚集索引的重點內容。
就像電話本一樣，SQL Server的索引維護一個查詢鍵，經過幾次小的跳轉就會找到想要訪問的入口。給出一個查詢鍵，SQL Server可以快速的定位入口。不像電話本，SQL Server的索引是動態的。那就是說，每次增加一行，刪除一樣，或者是包含查詢鍵的一列被修改，SQL Server都會更新索引。
就像在電話本上兩個挨着的家庭，在地理位置上不是挨着的一樣，在非聚集索引中挨着的兩個入口，也不是表中挨着的兩行數據。第一個入口可能是表中的最后一行，第二個入口可能是表中的第一行。事實上，不想索引，入口通常是有意義的序列。表中的行是完全無序的。
當我們創建一個索引，SQL Server會產生並且在額外的表中精確的維護每一行的入口。在一張表可以創建多於一個的非聚集索引。
最大的不同是：SQL Server不能使用電話。他只會使用標簽中的信息，才可以導航到對應的表中的行。
創建並且從非聚集索引中受益
我們通過兩次示例數據庫的查詢來結束這個級別，確保你使用的示例數據庫是SQL Server 2005的AdventureWorks 數據庫，也可以是SQL Server 2008。每次我們會執行相同的查詢，但是第一次是在創建索引之前，第二次是在創建索引之后。每一次，SQL Server都會告訴我們獲取數據需要做多少工作。我們將在Contact表中查詢Helen Meyer行（大概在表的中間部分）。初始時候，在FirstName或者是LastName列沒有索引，為了確保執行正確，可以通過下面的代碼來刪除索引。
- IF EXISTS (SELECT * FROM sys.indexes
- WHERE OBJECT_ID = OBJECT_ID('Person.Contact')
- AND name = 'FullName')
- DROP INDEX Person.Contact.FullName;
開啟IO和時間統計
- SET STATISTICS io ON
- SET STATISTICS time ON
- GO
執行查詢
- SELECT *
- FROM Person.Contact
- WHERE FirstName = 'Helen'
- AND LastName = 'Meyer';
- GO
我們會看到執行結果，也就是Helen的信息。
在消息tab中我們會看到
- 表 'Contact'。掃描計數 1，邏輯讀取 561 次，物理讀取 0 次，預讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預讀 0 次。
- SQL Server 執行時間:
- CPU 時間 = 0 毫秒，占用時間 = 9 毫秒。
信息中顯示本次查詢產生邏輯IO 561次，處理器占用9毫秒的時間。你顯示的內容會和處理器的不同而不同。
建立非聚集索引
- CREATE NONCLUSTERED INDEX FullName
- ON Person.Contact
- ( LastName, FirstName );
- GO
再次執行查詢
- SELECT *
- FROM Person.Contact
- WHERE FirstName = 'Helen'
- AND LastName = 'Meyer';
- GO
這次看到的信息變成了
- 表 'Contact'。掃描計數 1，邏輯讀取 4 次，物理讀取 0 次，預讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預讀 0 次。
- SQL Server 執行時間:
- CPU 時間 = 0 毫秒，占用時間 = 1 毫秒。
建立索引之后只需要4次邏輯IO，更少的處理器占用時間。
結論
創建合適的索引可以極大的提升數據庫性能。在下一級別，我們會了解索引的物理結構。我們將會知道非聚集索引為什么會對查詢有好處。還會介紹其他類型的索引，索引的其他好處，索引相關的代價，監控和維護索引，和一些最佳實踐。目標就是告訴你建立索引所必須的知識。
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