为什么80%的码农都做不了架构师？>>>   

一、引言
对数据库索引的关注从未淡出我的们的讨论，那么数据库索引是什么样的？聚集索引与非聚集索引有什么不同？希望本文对各位同仁有一定的帮助。有不少存疑的地方，诚心希望各位不吝赐教指正，共同进步。[最近首页之争沸沸扬扬，也不知道这个放在这合适么，苦劳？功劳？……]

二、 B-Tree
我们常见的数据库系统，其索引使用的数据结构多是 B-Tree 或者 B+Tree 。例如， MsSql 使用的是 B+Tree ， Oracle 及 Sysbase 使用的是 B-Tree 。所以在最开始，简单地介绍一下 B-Tree 。

B-Tree 不同于 Binary Tree （二叉树，最多有两个子树），一棵 M 阶的 B-Tree 满足以下条件：
1 ）每个结点至多有 M 个孩子；
2 ）除根结点和叶结点外，其它每个结点至少有 M/2 个孩子；
3 ）根结点至少有两个孩子（除非该树仅包含一个结点）；
4 ）所有叶结点在同一层，叶结点不包含任何关键字信息；
5 ）有 K 个关键字的非叶结点恰好包含 K+1 个孩子；
另外，对于一个结点，其内部的关键字是从小到大排序的。以下是 B-Tree （ M=4 ）的样例：

对于每个结点，主要包含一个关键字数组 Key[] ，一个指针数组（指向儿子） Son[] 。在 B-Tree 内，查找的流程是：使用顺序查找（数组长度较短时）或折半查找方法查找 Key[] 数组，若找到关键字 K ，则返回该结点的地址及 K 在 Key[] 中的位置；否则，可确定 K 在某个 Key 和 Key[i+1] 之间，则从 Son 所指的子结点继续查找，直到在某结点中查找成功；或直至找到叶结点且叶结点中的查找仍不成功时，查找过程失败。
接着，我们使用以下图片演示如何生成 B-Tree （ M=4 ，依次插入 1~6 ）：
从图可见，当我们插入关键字 4 时，由于原结点已经满了，故进行分裂，基本按一半的原则进行分裂，然后取出中间的关键字 2 ，升级（这里是成为根结点）。其它的依类推，就是这样一个大概的过程。

三、数据库索引
1 ．什么是索引
在数据库中，索引的含义与日常意义上的“索引”一词并无多大区别（想想小时候查字典），它是用于提高数据库表数据访问速度的数据库对象。
A ）索引可以避免全表扫描。多数查询可以仅扫描少量索引页及数据页，而不是遍历所有数据页。
B ） 对于非聚集索引，有些查询甚至可以不访问数据页。
C ） 聚集索引可以避免数据插入操作集中于表的最后一个数据页。
D ） 一些情况下，索引还可用于避免排序操作。

当然，众所周知，虽然索引可以提高查询速度，但是它们也会导致数据库系统更新数据的性能下降，因为大部分数据更新需要同时更新索引。

2. 索引的存储
一条索引记录中包含的基本信息包括：键值（即你定义索引时指定的所有字段的值） + 逻辑指针 （指向数据页或者另一索引页）。

当你为一张空表创建索引时，数据库系统将为你分配一个索引页，该索引页在你插入数据前一直是空的。此页此时既是根结点，也是叶结点。每当你往表中插入一行数据，数据库系统即向此根结点中插入一行索引记录。当根结点满时，数据库系统大抵按以下步骤进行分裂：
A ）创建两个儿子结点
B ）将原根结点中的数据近似地拆成两半，分别写入新的两个儿子结点
C ）根结点中加上指向两个儿子结点的指针

通常状况下，由于索引记录仅包含索引字段值（以及 4-9 字节的指针），索引实体比真实的数据行要小许多，索引页相较数据页来说要密集许多。一个索引页可以存储数量更多的索引记录，这意味着在索引中查找时在 I/O 上占很大的优势，理解这一点有助于从本质上了解使用索引的优势。

3 ．索引的类型
A ） 聚集索引，表数据按照索引的顺序来存储的。对于聚集索引，叶子结点即存储了真实的数据行，不再有另外单独的数据页。
B ） 非聚集索引，表数据存储顺序与索引顺序无关。对于非聚集索引，叶结点包含索引字段值及指向数据页数据行的逻辑指针，该层紧邻数据页，其行数量与数据表行数据量一致。

在一张表上只能创建一个聚集索引，因为真实数据的物理顺序只可能是一种。如果一张表没有聚集索引，那么它被称为 “ 堆集 ” （ Heap ）。这样的表中的数据行没有特定的顺序，所有的新行将被添加的表的末尾位置。

4 ．聚集索引
在聚集索引中，叶结点也即数据结点，所有数据行的存储顺序与索引的存储顺序一致。

1 ）聚集索引与查询操作
如上图，我们在名字字段上建立聚集索引，当需要在根据 此字段 查找特定的记录时，数据库系统会根据 特定的系统表 查找的此索引的根，然后根据指针查找下一个，直到找到。例如我们要查询“ Green ”，由于 它介于[Bennet, Karsen] ，据此我们找到了索引页 1007 ，在该页中 “Green” 介于 [Greane , Hunter] 间 ，据此我们找到叶结点 1133 （也即数据结点），并最终在此页中找以了目标数据行。

此次查询的 IO 包括 3 个索引页的查询（其中最后一次实际上是在数据页中查询）。这里的查找可能是从磁盘读取 (Physical Read) 或是从缓存中读取 (Logical Read) ，如果此表访问频率较高，那么索引树中较高层的索引很可能在缓存中被找到。所以真正的 IO 可能小于上面的情况。

2 ）聚集索引与插入操作
最简单的情况下，插入操作根据索引找到对应的数据页，然后通过挪动已有的记录为新数据腾出空间，最后插入数据。

如果数据页已满，则需要拆分数据页（页拆分是一种耗费资源的操作，一般数据库系统中会有相应的机制要尽量减少页拆分的次数，通常是通过为每页预留空间来实现）：
A ） 在该使用的数据段（ extent ）上分配新的数据页，如果数据段已满，则需要分配新段。
B ） 调整索引指针，这需要将相应的索引页读入内存并加锁。
C ） 大约有一半的数据行被归入新的数据页中。
D ） 如果表还有非聚集索引，则需要更新这些索引指向新的数据页。

特殊情况：
A ） 如果新插入的一条记录包含很大的数据，可能会分配两个新数据页，其中之一用来存储新记录，另一存储从原页中拆分出来的数据。
B ） 通常数据库系统中会将重复的数据记录存储于相同的页中。
C ） 类似于自增列为聚集索引的，数据库系统可能并不拆分数据页，页只是简单的新添数据页。

3 ）聚集索引与删除操作
删除行将导致其下方的数据行向上移动以填充删除记录造成的空白。
如果删除的行是该数据页中的最后一行，那么该数据页将被回收，相应的索引页中的记录将被删除。如果回收的数据页位于跟该表的其它数据页相同的段上，那么它可能在随后的时间内被利用。如果该数据页是该段的唯一一个数据页，则该段也被回收。

对于数据的删除操作，可能导致索引页中仅有一条记录，这时，该记录可能会被移至邻近的索引页中，原索引页将被回收，即所谓的“索引合并”。

5 ．非聚集索引
非聚集索引与聚集索引相比：
A ） 叶子结点并非数据结点
B ） 叶子结点为每一真正的数据行存储一个 “ 键 - 指针 ” 对
C ） 叶子结点中还存储了一个指针偏移量，根据页指针及指针偏移量可以定位到具体的数据行。
D ） 类似的，在除叶结点外的其它索引结点，存储的也是类似的内容，只不过它是指向下一级的索引页的。

聚集索引是一种稀疏索引，数据页上一级的索引页存储的是页指针，而不是行指针。而对于非聚集索引，则是密集索引，在数据页的上一级索引页它为每一个数据行存储一条索引记录。

对于根与中间级的索引记录，它的结构包括：
A ） 索引字段值
B ） RowId （即对应数据页的页指针 + 指针偏移量）。在高层的索引页中包含 RowId 是为了当索引允许重复值时，当更改数据时精确定位数据行。
C ） 下一级索引页的指针

对于叶子层的索引对象，它的结构包括：
A ） 索引字段值
B ） RowId

1 ）非聚集索引与查询操作
针对上图，如果我们同样查找“ Green ”，那么一次查询操作将包含以下 IO ： 3 个索引页的读取 +1 个数据页的读取。 同样，由于缓存的关系，真实的 IO 实际可能要小于上面列出的。

2 ）非聚集索引与插入操作
如果一张表包含一个非聚集索引但没有聚集索引，则新的数据将被插入到最末一个数据页中，然后非聚集索引将被更新。如果也包含聚集索引，该聚集索引将被用于查找新行将要处于什么位置，随后，聚集索引、以及非聚集索引将被更新。

3 ）非聚集索引与删除操作
如果在 删除命令的 Where 子句中包含的列上，建有非聚集索引，那么该非聚集索引将被用于查找数据行的位置，数据删除之后，位于索引叶子上的对应记录也将被删除。如果该表上有其它非聚集索引，则它们叶子结点上的相应数据也要删除。

如果删除的数据是该数所页中的唯一一条，则该页也被回收，同时需要更新各个索引树上的指针。

由于没有自动的合并功能，如果应用程序中有频繁的随机删除操作，最后可能导致表包含多个数据页，但每个页中只有少量数据。

6 ．索引覆盖
索引覆盖是这样一种索引策略：当某一查询中包含的所需字段皆包含于一个索引中，此时索引将大大提高查询性能。

包含多个字段的索引，称为复合索引。索引最多可以包含 31 个字段，索引记录最大长度为 600B 。如果你在若干个字段上创建了一个复合的非聚集索引，且你的查询中所需S elect 字段及 Where,Order By,Group By,Having 子句中所涉及的字段都包含在索引中，则只搜索索引页即可满足查询，而不需要访问数据页。由于非聚集索引的叶结点包含所有数据行中的索引列值，使用这些结点即可返回真正的数据，这种情况称之为 “ 索引覆盖 ” 。

在索引覆盖的情况下，包含两种索引扫描：
A） 匹配索引扫描
B） 非匹配索引扫描

1 ）匹配索引扫描
此类索引扫描可以让我们省去访问数据页的步骤，当查询仅返回一行数据时，性能提高是有限的，但在范围查询的情况下，性能提高将随结果集数量的增长而增长。

针对此类扫描，索引必须包含查询中涉及的的所有字段，另外，还需要满足： Where 子句中包含索引中的 “ 引导列 ” （ Leading Column ），例如一个复合索引包含 A,B,C,D 四列，则 A 为 “ 引导列 ” 。如果 Where 子句中所包含列是 BCD 或者 BD 等情况，则只能使用非匹配索引扫描。

2 ）非配置索引扫描
正如上述，如果 Where 子句中不包含索引的导引列，那么将使用非配置索引扫描。这最终导致扫描索引树上的所有叶子结点，当然，它的性能通常仍强于扫描所有的数据页。

[参考 ]
[1] http://manuals.sybase.com/onlinebooks/group-asarc/asg1200e/aseperf/@Generic__BookTextView/3358
[2] http://publib.boulder.ibm.com/infocenter/idshelp/v10/index.jsp?topic=/com.ibm.adref.doc/adref235.htm