前言: 本文对这篇博客Clustered Tables vs Heap Tables 的翻译, 如有翻译不对或不好的地方,敬请指出,大家一起学习进步。

问题描述

创建一个新表时,一个非常重要的设计原则就是创建还是不创建聚集索引的决定。没有聚集索引的表被称为堆,拥有聚集索引的表叫聚集索引表。 聚集索引表比堆表拥有一些好处(优势),比如聚集索引表是基于聚集索引键顺序存储的,正因为如此,所以通过聚集索引可以快速查找某一行;可以通过重建聚集索引重新组织数据。当你对表进行INSERT、UPDATE、DELETE等操作时可能会使物理数据变得碎片化,这种碎片化可能会导致你浪费大量数据库存储空间,因为本来可以存储在一页的数据,需要存储在多个数据页上(Pages),那么,我们该怎么做呢?

解决方案

我们要解决的首要问题是发生在数据库正常活动中的碎片。你的表是否拥有聚集索引 将决定您是否可以在数据库物理层面很容易的解决碎片化问题。因为堆或聚集索引决定你表数据的物理存储,每个表要么拥有一个聚集索引或没有一个聚集索引,所以每个表要么是一个堆或聚集索引表。

让我们来看看一个堆表和聚集索引表之间的差异:

HEAP

数据存储没有任何特定的顺序。

不能快速的找到特定数据,除非也有非聚集索引。

数据页之间没有指针关联,所以顺序访问需要重新返回到索引分配映射(IAM)页

既然没有聚集索引,所以不用额外的时间去维护聚集索引。

既然没有聚集索引,所以不用额外的空间去存储聚集索引树。

堆表的索引在sys.indexes目录视图的记录的index_id字段值为0

Clustered Table

数据存储基于聚集索引键顺序存储。

如果查询时使用聚集索引列,数据可以基于聚集索引键快速检索到。

数据页之间有指针链接,可以更快速的顺序访问。

当INSERT、UPDATE、DELETE操作时,需要额外的时间维护聚集索引。

需要额外的空间存储聚集索引树。

聚集索引表在sys.indexes目录视图的记录的index_id值为1.

所以,基于以上你可以看到有一个表是否具有聚簇索引将决定表的一些根本性的不同之处。

碎片化问题

所有的表都会发生的一个问题就是碎片化的问题。根据不同的操作,比如删除,插入和更新,您的堆表和聚集索引表将会变得越来越碎片化。碎片化很多时候取决于INSERT、UPDATE、DELTE这类操作,以及用作聚集索引的键。

如果您的堆表只有INSERT操作,你的表不会变得碎片化,因为只有新的数据写入。

如果您的聚集索引键是连续的,比如一个自增字段。并且对该表你只有INSERT操作,这同样也不会变得碎片化,因为新的数据总是写在聚簇索引的后面。

但是,如果你的表是一个堆或聚集表,并有大量的插入,更新和删除操作,数据页碎片化可能会变得越来越严重。这不仅会导致浪费额外的空间,而且需要读取额外的数据页来满足查询。

当一个表在堆上创建,SQL Server不会强迫在那个新数据页(New Page)写入数据。每当新的数据写入时,该数据总是写在表的末端,或者分配给该表中的下一个可用的页面上。当数据被删除时,数据页上的空间释放出来,但它不重复使用,因为新数据总是写入到下一个可用的页面。

具有聚簇索引,根据索引键,新的记录可能会被写入到现有的页面,这些页面可能存在的空闲的空间或者有可能需要分割成多个页面的页面。以便插入新的数据。删除时会发生同样的问题时,与一个堆对比,但是这些空闲间可以再次使用,如果数据需要插入到具有可用空间的现有页面中的一个。

所以,基于以上叙述 ,你的堆表可能变得比你的聚集表更加支离破碎。

查看碎片化
要确定您的聚集索引表或堆表是否碎片化,你要么通过运行DBCC SHOWCONTIG(SQL SEREVER 2000或SQL SEREVER 2005)查看,或使用新的DMVsys.dm_db_index_physical_stats(SQL SERVER 2005 以及以后版本)。这些命令能让你查看表中可能存在的碎片化问题。如需更多相关信息,看看以前的这篇文章提示:SQL Server 2000 to 2005 Crosswalk - Index Rebuilds.

解决碎片化

聚集索引表

解决聚集索引的碎片化可以很容易地通过重建或重新组织你的聚集索引来完成。这表现在这之前的提示: SQL Server 2000 to 2005 Crosswalk - Index Rebuilds

堆表

对于堆表来说,这个不太容易的。您可以采取以下不同的方法来解决碎片问题:

  1. 对堆表创建一个聚集索引
  2. 创建一个新的堆表,并根据某种顺序将旧表中的数据插入到新表
  3. 导出数据,截断表并导入数据返回到表

附加信息

当你通过企业管理器或Management Studio创建一个新表并在新表中指定一个主键,管理工具会自动为其创建一个聚集索引,但可以被重写。当通过脚本创建一个新表时,你需要明确指定创建聚集索引。所以,正是由于主键关系,你大部分的表将会拥有一个聚集索引,但如果创建表时,你不指定一个主键或建立聚集索引,该表的数据将被存储为一个堆。

下一步

维持表和索引的碎片化在控制范围内是保持数据库最佳性能的一个关键过程。现在你可以明白一个堆与聚集索引表在解决碎片化上的不同,看看你的表结构,看看你需要解决这些问题。

即使对所有表一个星期做一次索引重建,你的堆表是永远不会解决琐碎化问题的,所以你需要想出另一种策略来处理堆表的碎片问题。

一起来看看这些相关技巧:

SQL Server 2000 to 2005 Crosswalk - Database Fragmentation.

SQL Server 2000 to 2005 Crosswalk - Index Rebuilds.

基于上述论证,似乎所有的表都应该有一个聚集索引。在大多数情况下是这样,但也可能由于某种原因,你不希望有一个聚集索引。一个原因可能是该表只有INSERT操作,例如一个日志记录的表。但是毫无疑问,有聚集索引一定好过没有聚集索引

[翻译] 聚集索引表 VS 堆表相关推荐

  1. 重新理解SQL Server的聚集索引表与堆表

    目录 目录 简述SQL Server表的类型 如何区分聚集索引表与堆表 聚集索引表与堆表的正确使用 参考资料 简述SQL Server表的类型 由于当前关系型数据库(RDBMS)种类繁多,存在对标准S ...

  2. 建oracle簇表,详解ORACLE簇表、堆表、IOT表、分区表

    详解ORACLE簇表.堆表.IOT表.分区表 簇和簇表 簇其实就是一组表,是一组共享相同数据块的多个表组成.将经常一起使用的表组合在一起成簇可以提高处理效率. 在一个簇中的表就叫做簇表.建立顺序是:簇 ...

  3. 锁表:MyISAM非聚集索引和InnoDB聚集索引的各种锁表问题

    参考文献 Mysql数据库中的各种锁_张花生的博客-CSDN博客_数据库锁 面试官:MySQL死锁有哪些场景?如何避免? 概述 相对其他数据库而言,MySQL的锁机制比较简单,其最显著的特点是不同的存 ...

  4. SQL SERVER中关于OR会导致索引扫描或全表扫描的浅析

    在SQL SERVER的查询语句中使用OR是否会导致不走索引查找(Index Seek)或索引失效(堆表走全表扫描 (Table Scan).聚集索引表走聚集索引扫描(Clustered Index ...

  5. SQL Server 索引和表体系结构(聚集索引)

    原文:SQL Server 索引和表体系结构(聚集索引) 聚集索引 概述 关于索引和表体系结构的概念一直都是讨论比较多的话题,其中表的各种存储形式是讨论的重点,在各个网站上面也有很多关于这方面写的不错 ...

  6. 关于SQL 数据库表中的聚集索引和非聚集索引等

    原文地址:http://www.cppblog.com/zuoyinbo/archive/2008/06/03/52075.html          1.概念          索引是在数据库表或者 ...

  7. mysql的表是聚集索引组织表_Mysql的Innodb引擎索引总结

    索引的目的是什么? 答:数据库添加索引的目的是为了加快查询速度. 索引的的数据结构是什么? 答:(这里的B是balance)B+树来存储索引,B+树类似于二叉树. B+树是怎么查找数据的? 答:B+树 ...

  8. SQL Server中的聚集索引与堆

    摘要 (Summary) There are few topics so widely misunderstood and that generates such frequent bad advic ...

  9. 【翻译】SQL Server索引进阶:第三级,聚集索引

    原文地址: Stairway to SQL Server Indexes: Level 3, Clustered Indexes 本文是SQL Server索引进阶系列(Stairway to SQL ...

最新文章

  1. 微软todo使用教程_Todo教程可能很有趣-但是,这是从头开始构建自己的项目的方法...
  2. CSU1323: ZZY and his little friends
  3. 带有Oracle Digital Assistant和Fn Project的会话式UI
  4. #从零开始学Swift2.0# No.4 枚举, 元组, 数组和字典
  5. sqlite3.OperationalError: no such column: **
  6. 三个梯度磁场_第二节 梯度磁场系统
  7. 第十一:Pytest进阶之conftest.py
  8. 数据结构笔记(三十三)--二叉排序树的插入与生成
  9. Flink学习之flink sql
  10. 【CVX】SDP and conic form problems
  11. 用猎头的方式来找工作
  12. 机器学习之聚类算法——聚类效果评估可视化
  13. Leetcode 1833 雪糕的最大数量
  14. 宝塔上设置阿里云code的git管理
  15. linux lsof命令和ps的,Linux 中lsof 命令的使用
  16. ZOJ-1005-Jugs
  17. Unity相机旋转和人物朝向
  18. 3阶差分方程在有重根下的一般计算公式的推导
  19. 提取EXCEL中事故里程
  20. 基于实时AI的视频和图像分析(一)

热门文章

  1. PATH and LDFLAGS and CFLAGS
  2. 手动实现SPring中的AOP(2)
  3. CNN-4: GoogLeNet 卷积神经网络模型
  4. MySQL各种类型实验
  5. python一行代码打印Love心形
  6. Linux--Linux Shell 中的反引号,单引号,双引号
  7. 关于“svn: Can't connect to host '*.*.*.*': 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接”的解决方法...
  8. Elasticsearch 安装配置 外网访问 及 后台启动
  9. php格式化金额函数分享
  10. spring源码分析的书到了