下面是本人畫的一張關於數據頁和索引存儲結構圖
此圖中，最上部分是數據頁的存儲結構。
下半部分是表中有索引，這里就出現了B-Tree結構，索引的根級會引用索引的下一級，直到索引的最后一級，這一級引用的對象是RID(當表中不存在聚集索引時，RID會指向每一行數據存儲位置，RID的字段長度為16字節)或聚集索引列(當表存在索引時，聚集索引指向每一行數據存儲位置)。
如果一個表每行存儲200個字符，那么一個8Kb頁面最多存儲8060/200=40行數據。如果索引的字段是20個字節，表中聚集索引字段為16個字節或者沒有聚集索引，那么索引行的長度為20+16=36個字節，每一個8Kb索引頁存儲索引的行數為8060/20=223行，也就是說：當數據小於223行時，索引只需要1個8Kb頁面，而數據則需要223/40=6個8Kb頁面。當數據大於223行時，索引頁會分頁，分成兩個索引頁，此時，會出現更高一級的索引節點，該節點引用它的下一級節點。此時，索引有2級，根級和子頁級。根級保存的是對子頁級的引用，此時，保存的數據最多為223*223行，如果數據繼續增加，那么根級會再次分頁並變成第一子頁級，同時生成新的根級，也就是上面圖的結果，這個時候索引有3級，存儲的最大數據為223*223*223。
當需要查詢一行數據所有的列時，查詢分析器只需要掃描4次就可以找數據。
注意：
1、 當表存在聚集索引時，並且只需要查詢聚集索引鍵值，而查詢條件使用到索引時，那么查詢一次只需要掃描3次則可以找到數據，因為不需要掃描數據頁級。如果查詢的是整行，則需要掃描4次，多出來的一次是掃描數據頁。
2、 當表不存在聚集索引時，查詢某列(非索引列)或整行數據時，查詢一次需要掃描4次才能找到數據，因為需要掃描數據頁。
如果沒有索引時，查找某一行數據，就需要逐行逐行的掃描，所以就會出現全表掃描或聚集索引掃描的情況。
上面的列子中，一個8kb數據頁最多只能存儲40行數據，而一個索引頁最多可以存儲223行數據，這里可以看出來索引的一個作用，縮小掃描的次數，用來提升性能。這就是以空間換取性能的結果。