本文詳細(xì)分析了SQL Server中表和索引結(jié)構(gòu)存儲的原理以及對于如何加快搜索速度和提高效率等方面做了詳細(xì)的分析，以下是主要內(nèi)容。
下圖顯示了表的存儲組織，每張表有一個對應(yīng)的對象ID，并且包含一個或多個分區(qū)，每個分區(qū)會有一個堆或者多個B樹，堆或者B樹的結(jié)構(gòu)是預(yù)留的。每個堆或者是B樹都有三個分配單元用來存放數(shù)據(jù)，分別是數(shù)據(jù)、LOB、行溢出，使用最多的分配單元是數(shù)據(jù)。如果有LOB數(shù)據(jù)或者是長度超過8000字節(jié)的記錄，則可能有另外的LOB分配單元和行溢出分配單元。
小總結(jié)： 一個表可以有多個分區(qū)，但是每個分區(qū)（堆/B樹）最多有三個分配單元，每個分配單元可以有很多頁，對于每個分配單元內(nèi)的數(shù)據(jù)頁，根據(jù)表是否有索引，以及索引是聚集還是非聚集，組織方式有以下三種：
1. 堆
所謂堆（heap）,就是不含聚集索引的表。堆的 sys.partitions 中具有一行，對于堆使用的每個分區(qū)，都有 index_id = 0。只有一個分區(qū)，在系統(tǒng)表里，對于這個分區(qū)下面的每個分配單元都有一個連接指向Index Allocation Map頁（IAM）,在IAM頁里，描述了區(qū)的信息。
sys.system_internals_allocation_units 系統(tǒng)視圖中的列 first_iam_page 指向管理特定分區(qū)中堆的分配空間的一系列 IAM 頁的第一頁。SQL Server 使用 IAM 頁在堆中移動。堆內(nèi)的數(shù)據(jù)頁和行沒有任何特定的順序，也不鏈接在一起。數(shù)據(jù)頁之間唯一的邏輯連接是記錄在 IAM 頁內(nèi)的信息。
2. 具有非聚集索引的表
如果有一個表只有非聚集索引而沒有聚集索引，對應(yīng)的索引號是2--250。那么針對每個非聚集索引，都有一個對應(yīng)的分區(qū)，在系統(tǒng)表進(jìn)而，對于這個分區(qū)下面的每個分配單元，都有一個連接指向根頁。數(shù)據(jù)頁之間通過前后指針互相聯(lián)系，是一個完整的樹形結(jié)構(gòu)。在樹的底層，會有一個連接指向真正的數(shù)據(jù)，連接的形式是文件號+頁號+行號，而真正的數(shù)據(jù)是以堆的形式存放的。如下圖所示：
3. 具有聚集索引的表
表中的聚集索引，對應(yīng)的索引號是1。它有一個對應(yīng)的分區(qū)，該分區(qū)下的每個分配單元都有一個連接指向根頁。對于聚集索引來說，葉子結(jié)點(diǎn)里存放的是真正的數(shù)據(jù)，而不是非聚集索引那樣的連接。如下圖所示：
非聚集索引與聚集索引具有相同的 B 樹結(jié)構(gòu)，它們之間的顯著差別在于以下兩點(diǎn)：
基礎(chǔ)表的數(shù)據(jù)行不按非聚集鍵的順序排序和存儲。
非聚集索引的葉層是由索引頁而不是由數(shù)據(jù)頁組成
案例分析： 我們來查看一個表的存儲結(jié)構(gòu)，我們在此使用的表是一個生產(chǎn)表，共有1億多條記錄，查看表的object_ID，如下圖所示：
此表，我已經(jīng)做了分區(qū)，查看其分區(qū)信息，可以使用下圖所示的命令：
從上圖可以看到，此表共有16個分區(qū)，對應(yīng)不同的索引，基本上每個分區(qū)都有1千多萬條記錄。從此圖中還可以看到堆或者B樹的ID跟分區(qū)ID是一樣的，如果希望進(jìn)一步查看某一個索引的具體信息，可以使用下面的命令，如查看72057594067419136的信息。
從這個圖當(dāng)中，我們可以看到這個分區(qū)只有一個分配單元，IN_ROW_DATA表明此分配單元只用來存放具體數(shù)據(jù)，共5353頁，已使用5346頁，數(shù)據(jù)占用5320頁。
如果希望查看根頁的位置，可以使用下面的命令：
但需要注意，這里顯示的根頁的位置是0xEC0100001100，由于存儲的關(guān)系，用倒序的方式對它進(jìn)行解析，也就是0x0011000001EC,最前面的兩個字節(jié)表明是所在的文件組編號，后面的4個字節(jié)是頁的編號，即(1,0x01CE) ,換成十進(jìn)制（1，492），然后可以利用我們上一節(jié)所說的DBCC PAGE命令查看頁的信息，如下圖所示：
從中可以看到具體的數(shù)據(jù)，此界面的返回結(jié)果會因表上的聚集索引、非聚集索引而不同。如果查看一個表使用的總頁數(shù)和區(qū)數(shù)，也可以使用命令：DBCC SHOWCONFIG，如下圖所示：
在同樣表結(jié)構(gòu)的情況下，建立聚集索引不會增加表格的大小，但是建立非聚集索引反而會增加不少空間，在性能方面，SQL Server產(chǎn)品組做過測試，在select、update、delete操作下，聚集索引性能較高，在插入記錄時，聚集索引和非聚集索引性能相同，沒有出現(xiàn)聚集索引影響插入速度的現(xiàn)象，但在生產(chǎn)環(huán)境中，還是要謹(jǐn)慎行事。
