接下来的文章是记录自己曾经的盲点，同时也透漏了自己的发展历程（可能发展也算不上，只能说是瞎混）。当然，一些盲点也在工作和探究过程中慢慢有些眉目，现在也愿意发扬博客园的奉献精神，拿出来和大家分享一下。
在刚开始工作时候，总以自己有个“高科技”的工作，而感到特别神气，经常在其他人面前说一些让别人觉得高大上的措辞，到后来会在学妹面前炫耀的讲一下SQL Server的执行计划，这个时候别说执行计划了，就是SQL的优化对我来说还是个新鲜的事物，总是以自己能正确查出结果而沾沾自喜。然而，当真有不经世事的学妹会问我，执行计划是什么，我的回答:“就是......”,说的什么，我自己都不知道。
开门见山，直接入题
在查看SQL Sever执行计划的过程中，你是否曾经也和我一样，看到索引查找就欣喜若狂，万事大吉了呢，从来不会理会RID查找，键查找为何物，更不会管他们究竟是什么。但是，作为程序猿的我，为了能进化为人，我不得不去搞明白书签（RID，键值）为何物。
书签查找出现的情况：书签查找总是伴随着非聚集索引的查找而出现，但并不是所有的非聚集索引都会引起书签查找。在表以堆（不含聚集索引）的形式存储的时候，书签查找为RID查找，当表以树（含聚集索引）的形式存储时，书签查找为键查找。
书签查找为何物：当SQL Server查询优化器使用非聚集索引查找时，当该索引没有完全覆盖查询列和返回列时，就会引起书签查找。
RID是什么：当表以堆的形式存储的时候，数据行的物理位置是不会（严谨的说是很少）变动的，正是因为很少变动，所以，可以通过一个地址来唯一确定一行，又因为数据库的每一行一定存储在某一页上，而某一页又一定在某一数据库文件中，所以就可以通过文件号：页号：行号（如：1:22：14，指的就是第1个数据库文件的第22页中的第14行）。
键值书签是什么：当表以树的形式存储时，也就是说，当表含有聚集索引时，表中的数据行是会移动的，所以，RID是不能一直定位在同一行的。这个时候就需要通过聚集索引键来定位一行，这个聚集索引键就是键值书签。
下面我们可以通过例子来认识下书签查找，以及它们对性能的影响：
我们还用 SQL Server执行计划那些事儿（1）——哈希、合并、嵌套联接的选择中的例子（删除所有索引）。
1.我们先建立非聚集索引
create nonclustered index non_index_headers_buyDate on headers(BuyDate)
然后执行
select ID,BuyDate from Headers where BuyDate>‘2008-12-28‘
注：该例子仅仅为了说明情况，不含实际意义。
分析：在不含聚集索引的表中，因为这个非聚集索引中没有覆盖ID列，所以要通过RID进行查找。
2.建立聚集索引
create clustered index index_headers_ID on headers(ID)
然后执行上面查询语句
select ID,BuyDate from Headers where BuyDate>‘2008-12-28‘
分析：是不是觉得很奇怪？不奇怪，因为非聚集索引的覆盖列包含，非聚集索引的键列、非聚集索引包含的列以及聚集索引的键列。因此，ID和BuyDate为非聚集索引覆盖列，所以仅通过索引页就可以查出结果，没必要再通过任何书签查找。
3.执行下面SQL语句
select ID,BuyDate,Discount from Headers where BuyDate>‘2008-12-28‘
分析：因为此时的表中有聚集索引，又因为非聚集索引没有覆盖Discount列，所以会引起键查找。
4.书签查找对查询性能的影响到底有多大呢 ？
创建非聚集索引，让其覆盖Discount列
create nonclustered index non_index_headers_buyDate_include on headers(BuyDate) include(Discount)
然后执行例子3中的查询语句
select ID,BuyDate,Discount from Headers where BuyDate>‘2008-12-28‘
分析：因为此时非聚集索引已经覆盖了，查询列和结果列，故没有书签查找。另外，此时逻辑读取次数已经明显比之前小了很多，可见书签查找是很耗资源的，甚至会使索引失效，从而引起全表扫描。
总结
1.只有在用到非聚集索引查找时，并且查找列和返回列没有完全被索引覆盖时，才会引起书签查找。
2.书签查找是非常耗费资源的，甚至会使索引失效。
3.可以通过让非聚集索引覆盖查询列和返回列来消除书签查找。