By David Durant, 2014/11/05 (first published: 2011/02/17)
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Stairway to SQL Server Indexes: Level 1, Introduction to Indexes
本文是SQL Server索引进阶系列（Stairway to SQL Server Indexes）的一部分。
索引是数据库设计的基础，向开发者显示了使用数据库大量数据库设计者的意图。不幸的是，索引大部分时候是在出现性能问题的时候，才被事后添加上的。
第一级介绍一下SQL Server的索引：是一种数据库对象，使得SQL Server可以在最短的时间内查询 or 修改请求的数据，使用最少的系统资源带来最大的性能提升。好的索引将会允许SQL Server实现最大化的并发，一个用户的查询对于其他用户的查询几乎没有影响。最终，索引给数据库完整性提供一种高效的方式，当唯一索引创建的时候，确保唯一的键值。这一级只是一个简介，包括一些理论和使用，一些物理的细节留在后面的级别中介绍。
对于数据库开发者来说，彻底的理解索引是重要的，当一个请求从客户端到达SQL Server，SQL Server只有两种可能的路径来访问请求的数据行：
- 扫描包含数据的表中的每一行，从第一行到最后一行，检查每一行是否满足请求的条件。
- 如果包含可用的索引，可以用索引来定位请求的数据。
第一种方法对于SQL Server来说总是可用的，第二种方法只在你给数据库设计了可用的索引的情况下才是可行的，但是第二种可以带来极大地性能提升，接下来我们将继续介绍。
因为索引需要维护（它们会占用物理空间，并且它们一定会和表保持同步），所以它们不是SQL Server必须的。有的数据库会完全没有索引。它们可能会导致性能下降，有可能带来数据完整性问题，但是SQL Server允许它的存在。
但是，这些不好的不是我们想要的。我们都希望数据库性能优良，数据完整，同时，保持索引维护的最小化。本级别将会朝着这个目标引导大家。
数据库实例
贯穿整个进阶系列，我们都会使用实例来阐述关键的理念。这些例子使用的是微软的
AdventureWorks 示例数据库。我们主要使用销售订单部门。包含5张表：Customer, SalesPerson, Product, SalesOrderHeader, SalesOrderDetail。为了保持注意力的集中，我们使用部分的列。
AdventureWorks 设计的很规范，销售人的信息在三张表中都有：SalesPerson，Employee，Contact。在某些情况下，我们会把他们看成是一张表。下图是这些表之间的关系。
本级别用到的TSQL在后面都会给出下载地址。
什么是索引
通过一个小故事开始我们的索引学习之旅，一个很老，但是证明很技术，贯穿整篇本章，介绍索引的基本概念。
你离开家去处理一些事情。当你回来的时候，从等待你回来的女儿的垒球教练口中得到一些消息。三个女孩子：Tracy,
Rebecca, and Amy弄丢了他们的帽子。你能否给他们买帽子，下一场比赛他们的父母将会还给你。
你认识那些女孩子，也认识他们的父母。但是你不知道他们帽子的尺寸。在你家的镇子上有三家人，每家都有一些你需要的信息。没有问题，你会打电话给他们，得到帽子的尺寸。你一手拿着电话，一边打开电话本的目录索引。
你需要联系的第一家是Hellen Meyer，你估计Meyer应该在姓名的中部，你直接跳到电话本的中间部分，但是你发现来到了页头部写着“Kline-Koerber”的一页，向前翻了几页，又发现了“Nagle-Nyeong”，又向前翻了几页，发现了“Maldonado-Nagle”。意识到你快要找到了，向后查找，你找到了“Meyer，Helen”一行，找到的对应的号码。打通了Meyer的家，得到了你想要的信息。
重复上面的过程，找到了另外两个家庭，获取了另外两个帽子的尺寸。
你使用了索引，你使用索引的方式和SQL Server使用索引的方式类似。他们有很多的相似，有一些不同，电话本和SQL Server的索引。
事实上，你刚才使用的就是SQL Server两种索引（聚集和非聚集）中的一种，非聚集索引。本级别我们介绍非聚集索引，下一级别介绍聚集索引，以及深入的分析这两种索引。
非聚集索引
白纸类似非聚集索引，他们不是以数据本身来组织的，只是一个映射，帮助你访问数据。数据本身才是我们真正需要的。电话公司没有将镇子的居民整理到一个有意义的队列中，将房子从一个地方移动到另一个地方，方便同一个垒球队的女孩们的家是一个挨一个的，而不是像现在这样用居民的姓氏来组织。相反，他给你一本书，包含每个居民。每行都包含一个键，使得你可以访问到居民的电话。
就像白纸上的电话一样，SQL Server的非聚集索引都包含两部分的内容：
查询键，例如：姓氏-名称-中间部分这样的格式，在SQL Server的词汇中，叫做索引键。
标签，提供相同的内容，那就是电话号码，SQL Server中则直接指向键代表的数据行。
另外，一个SQL Server非聚集索引还会包含一些内部使用的头部信息，可能会包含一些可选的信息。这些内容在后面的级别中会有介绍，现在还不是理解非聚集索引的重点内容。
就像电话本一样，SQL Server的索引维护一个查询键，经过几次小的跳转就会找到想要访问的入口。给出一个查询键，SQL Server可以快速的定位入口。不像电话本，SQL Server的索引是动态的。那就是说，每次增加一行，删除一样，或者是包含查询键的一列被修改，SQL Server都会更新索引。
就像在电话本上两个挨着的家庭，在地理位置上不是挨着的一样，在非聚集索引中挨着的两个入口，也不是表中挨着的两行数据。第一个入口可能是表中的最后一行，第二个入口可能是表中的第一行。事实上，不想索引，入口通常是有意义的序列。表中的行是完全无序的。
当我们创建一个索引，SQL Server会产生并且在额外的表中精确的维护每一行的入口。在一张表可以创建多于一个的非聚集索引。
最大的不同是：SQL Server不能使用电话。他只会使用标签中的信息，才可以导航到对应的表中的行。
创建并且从非聚集索引中受益
我们通过两次示例数据库的查询来结束这个级别，确保你使用的示例数据库是SQL
Server 2005的AdventureWorks 数据库，也可以是SQL Server 2008。每次我们会执行相同的查询，但是第一次是在创建索引之前，第二次是在创建索引之后。每一次，SQL Server都会告诉我们获取数据需要做多少工作。我们将在Contact表中查询Helen Meyer行（大概在表的中间部分）。初始时候，在FirstName或者是LastName列没有索引，为了确保执行正确，可以通过下面的代码来删除索引。
- IF EXISTS (SELECT * FROM sys.indexes
- WHERE OBJECT_ID = OBJECT_ID(‘Person.Contact‘)
- AND name = ‘FullName‘)
- DROP INDEX Person.Contact.FullName;
开启IO和时间统计
- SET STATISTICS io ON
- SET STATISTICS time ON
- GO
执行查询
- SELECT *
- FROM Person.Contact
- WHERE FirstName = ‘Helen‘
- AND LastName = ‘Meyer‘;
- GO
我们会看到执行结果，也就是Helen的信息。
在消息tab中我们会看到
- 表 ‘Contact‘。扫描计数 1，逻辑读取 561 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
- SQL Server 执行时间:
- CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 9 毫秒。
信息中显示本次查询产生逻辑IO 561次，处理器占用9毫秒的时间。你显示的内容会和处理器的不同而不同。
建立非聚集索引
- CREATE NONCLUSTERED INDEX FullName
- ON Person.Contact
- ( LastName, FirstName );
- GO
再次执行查询
- SELECT *
- FROM Person.Contact
- WHERE FirstName = ‘Helen‘
- AND LastName = ‘Meyer‘;
- GO
这次看到的信息变成了
- 表 ‘Contact‘。扫描计数 1，逻辑读取 4 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
- SQL Server 执行时间:
- CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 1 毫秒。
建立索引之后只需要4次逻辑IO，更少的处理器占用时间。
结论
创建合适的索引可以极大的提升数据库性能。在下一级别，我们会了解索引的物理结构。我们将会知道非聚集索引为什么会对查询有好处。还会介绍其他类型的索引，索引的其他好处，索引相关的代价，监控和维护索引，和一些最佳实践。目标就是告诉你建立索引所必须的知识。
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