当我们进行SQL Server问题处理的时候，有时候会发现一个很有意思的现象：SQL Server完全忽略现有定义好的非聚集索引，直接使用表扫描来获取数据。我们来看看下面的表和索引定义：

 1 CREATE TABLE Customers
 2 (
 3    CustomerID INT NOT NULL,
 4    CustomerName CHAR(100) NOT NULL,
 5    CustomerAddress CHAR(100) NOT NULL,
 6    Comments CHAR(185) NOT NULL,
 7    Value INT NOT NULL
 8 )
 9 GO
10
11 CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX idx_Customers ON Customers(CustomerID)
12 GO
13
14 CREATE UNIQUE NONCLUSTERED INDEX idx_Test ON Customers(Value)
15 GO

我们往表里插入80000条记录：

 1 DECLARE @i INT = 1
 2 WHILE (@i <= 80000)
 3 BEGIN
 4 INSERT INTO Customers VALUES
 5 (
 6    @i,
 7    'CustomerName' + CAST(@i AS CHAR),
 8    'CustomerAddress' + CAST(@i AS CHAR),
 9    'Comments' + CAST(@i AS CHAR),
10    @i
11 )
12
13 SET @i += 1
14 END
15 GO

执行下列查询，就会发现SQL Server完全忽略非聚集索引，而使用表扫描来获取数据，点击工具栏的显示包含实际的执行计划：

1 SELECT * FROM Customers
2 WHERE Value < 1267
3 GO

而当我们把查询条件修改为1266时，我们惊奇的发现，SQL Server又重新使用非聚集索引来获取数据了：

1 SELECT * FROM Customers
2 WHERE Value < 1266
3 GO

很多人估计会很兴奋，因为他们认为它们找到了SQL Server里的一个BUG，用指定索引来查询就可以避免这个问题：

1 SELECT * FROM Customers
2 WITH (INDEX(idx_Test))
3 WHERE Value < 1267
4 GO

从执行计划里我们可以看到，SQL Server需要进行书签查找，因为针对这个查询，我们并没有定义对应的覆盖非聚集索引。当你进行全表聚集索引扫描时，SQL Server这里帮了你一个大忙：用书签查找获取每条记录成本太高，因此SQL Server使用了全表扫描，这样就只需要较少的IO和CPU占用，因为书签查找都要通过内循环运算符完成。

在SQL Server里，这个行为被称为临界点（Tipping Point） 。我们再详细解释下这个概念。简单来说，临界点定义了SQL Server是使用书签查找还是全表/索引扫描。这也意味着临界点只与非覆盖非聚集索引有关。一个对指定查询扮演覆盖非聚集索引的角色的话，不会有临界点，也就不会有刚才介绍的问题。

在有书签查找的查询时，SQL Server使用书签查找还是全表扫描取决于获取的页数。是的，你没看错！获取的页数决定了书签查找是好的还是不好的！这与查询返回的记录条数完全无关，唯一有关就是页数。临界点出现在查询需要读取的24%-33%页数之间。

在这范围之前，查询优化器会选择书签查找，在这范围之后，查询优化器会选择全表扫描（在全表扫描运算符里会有谓语定义）。

这也意味着你记录的大小决定了临界点的位置。在查询越过临界点进行全表扫描时，小记录，你就只能从表获取小数量的记录，大记录，你就能够获得大量的记录。下图就是对临界点的一个图示。

在我们刚才的例子里，每条记录是400 bytes长，因此8kb的页面里可以保存20条记录，当我们进行全表扫描时，SQL Server会产生4016个逻辑读。

1 SET STATISTICS IO ON
2 SELECT * FROM Customers

刚才的例子里，我们的表在聚集索引的叶子层有4000个数据页，也就是说临界点在1000与1333页之间的某个地方。在优化器选择进行全表扫描前，你只能读取0.25%-0.67%（1000* 20/80000,1333*20/80000）的表数据。

下面这个查询会用到书签查找：

1 SET STATISTICS IO ON
2 SELECT * FROM Customers
3 WHERE Value < 1266
4 GO

可以看到，这个查询需要3887个IO操作，而全表扫描只需要4016个IO，这里的书签查找成本（IO和CPU消耗）越来越昂贵了。超过了这个点，SQL Server就决定不使用书签查找，改用全表扫描了。

1 SET STATISTICS IO ON
2 SELECT * FROM Customers
3 WHERE Value < 1267
4 GO

我们一起执行看下：

1 SELECT * FROM Customers
2 WHERE Value < 1266
3 GO
4 SELECT * FROM Customers
5 WHERE Value < 1267
6 GO

2个近乎一样的查询，却有完全不同的执行计划，这在性能调优的时候是个大问题，因为你的执行计划失去了稳定性。

针对输入参数的不同，却有完全不同的计划！这也是书签查找的重大缺陷！用了书签查找，你就不能获得稳定的执行计划。如果这个执行计划被缓存（或你的统计信息过期了），你用它获取大量数据的时候就会有性能上的问题，因为低效的书签查找被SQL Server盲目重用了！这会造成原先只要几秒的查询，要花好几分钟才能完成！

我们说过，临界点取决于查询的读取页数。我们对刚才的表做下一点改动，每条记录40 bytes长，8k的页里能存储200条的记录，同样我们也插入80000条记录（记得关掉IO统计：SET STATISTICS IO OFF和执行计划显示，否则电脑蜗牛了-_-）。

 1 CREATE TABLE Customers3
 2 (
 3    CustomerID INT NOT NULL,
 4    CustomerName CHAR(10) NOT NULL,
 5    CustomerAddress CHAR(10) NOT NULL,
 6    Comments CHAR(5) NOT NULL,
 7    Value INT NOT NULL
 8 )
 9 GO
10
11 CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX idx_Customers ON Customers3(CustomerID)
12 GO
13
14 CREATE UNIQUE NONCLUSTERED INDEX idx_Test ON Customers3(Value)
15 GO
16
17
18 DECLARE @i INT = 1
19 WHILE (@i <= 80000)
20 BEGIN
21 INSERT INTO Customers3 VALUES
22 (
23    @i,
24    'C2',
25    'C3',
26    'C4',
27    @i
28 )
29
30 SET @i += 1
31 END
32 GO

这样的话，我们需要400页来存储这些数据。我们来看下临界点位置：临界点在100-133页读取的位置，也就是说通过非聚集索引，你只能读取0.125%-0.167%的数据，对于80000条数据的表来说，这几乎就是没数据！你的非聚集索引毫无用处！

我们来看下临界点的2个不同查询，这里我们可以打开执行计划显示。

 1 SET STATISTICS IO ON
 2 -- 书签查找会产生332个逻辑读。
 3 SELECT * FROM Customers3
 4 WHERE Value < 157
 5 GO
 6
 7 -- 聚集索引扫描会产生419个逻辑读。
 8 -- The query produces 419 I/Os.
 9 SELECT * FROM Customers3
10 WHERE Value < 158
11 GO

我们来看第2个查询，我们只选择80000条记录的157条，我们只选择了很少的数据，但是SQL Server在这里就非常聪明，完全忽略你的的非聚集索引，使用表扫描来获取数据。但对于整个查询来说，这个非聚集索引设计并不完美，因为不是覆盖的非聚集索引，如果有人用指定索引来查找数据，就会非常恐怖：

1 SELECT * FROM Customers3 WITH(INDEX(idx_Test))
2 WHERE Value < 80001
3 GO

这个查询产生了165120个逻辑读，把聚集索引全表扫描需要的IO数直接秒杀！从这个例子我们可以看出，临界点是SQL Server里的性能保障，它阻止着使用书签查找，造成占用昂贵资源的查询发生。但这些和记录数完全无关。这2个例子里的表记录数都是80000。我们只修改了表记录的大小，因此我们就改变了表的大小，最后临界点也跟着改变，SQL Server就会忽略我们的非聚集索引。

寓意：非聚集索引，不是覆盖非聚集索引的话，在SQL Server里是非常，非常，非常，非常有选择性的用例！下次当你碰到这个情况的时候，想下你要怎么处理这个问题！

参考文章：

https://www.sqlpassion.at/archive/2013/06/12/sql-server-tipping-games-why-non-clustered-indexes-are-just-ignored/