나는 읽고 있었다 Clustered
그리고 Non Clustered Indexes
.
Clustered Index
-데이터 페이지를 포함합니다. 이는 전체 행 정보가 클러스터형 인덱스 열에 있음을 의미합니다.
Non Clustered Index
-클러스터 색인 열 (사용 가능한 경우) 또는 파일 식별자 + 페이지 번호 + 페이지의 총 행 형식의 행 로케이터 정보 만 포함합니다. 이는 실제 데이터를 찾기 위해 쿼리 엔진이 추가 단계를 수행해야 함을 의미합니다.
쿼리 – 우리는 테이블 하나를 가질 수 있음을 알고 나는 실제적인 예를의 도움으로 성능 차이를 확인할 수있는 방법 Clustered Index
및 제공 sorting
상기 Clustered Index Column
와 Non Clustered Index
제공하지 않는 sorting
999 지원할 수 Non Clustered Indexes
있는 SQL Server 2008
과 249 SQL Server 2005
.
답변
그런 중요한 개념이므로 매우 좋은 질문입니다. 이것은 큰 주제이며 내가 보여 드리려는 것은 단순화되어 기본 개념을 이해할 수 있습니다.
먼저 클러스터 된 인덱스 싱크 테이블이 표시 됩니다. SQL Server에서 테이블에 클러스터형 인덱스가 없으면 힙입니다. 테이블에서 클러스터형 인덱스를 만들면 실제로 테이블이 b- 트리 형식 구조로 변환됩니다. 클러스터형 인덱스는 테이블이며 테이블과 분리되지 않습니다.
왜 클러스터형 인덱스를 하나만 가질 수 있는지 궁금한 적이 있습니까? 클러스터 된 인덱스가 두 개인 경우 테이블 사본이 두 개 필요합니다. 그것은 결국 데이터를 포함합니다.
간단한 예제를 사용하여이를 설명하려고합니다.
참고 : 이 예제에서 테이블을 만들고 3 백만 이상의 임의 항목으로 채 웠습니다. 그런 다음 실제 쿼리를 실행하고 실행 계획을 여기에 붙여 넣습니다.
실제로 파악해야 할 것은 O 표기법 또는 운영 효율성 입니다. 다음 표가 있다고 가정 해 봅시다.
CREATE TABLE [dbo].[Customer](
[CustomerID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
[CustomerName] [varchar](100) NOT NULL,
[CustomerSurname] [varchar](100) NOT NULL,
CONSTRAINT [PK_Customer] PRIMARY KEY CLUSTERED
(
[CustomerID] ASC
)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF
, IGNORE_DUP_KEY = OFF,ALLOW_ROW_LOCKS = ON
, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]
) ON [PRIMARY]
여기 CustomerID에 클러스터 키가있는 기본 테이블이 있습니다 (기본 키는 기본적으로 클러스터 됨). 따라서 테이블은 기본 키 CustomerID를 기준으로 정렬 / 정렬됩니다. 중간 수준에는 CustomerID 값이 포함됩니다. 데이터 페이지는 전체 행을 포함하므로 테이블 행입니다.
또한 CustomerName 필드에 비 클러스터형 인덱스를 만듭니다. 다음 코드가이를 수행합니다.
CREATE NONCLUSTERED INDEX [ix_Customer_CustomerName] ON [dbo].[Customer]
(
[CustomerName] ASC
)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF
, SORT_IN_TEMPDB = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF
, DROP_EXISTING = OFF, ONLINE = OFF
, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]
따라서이 색인에서는 데이터 페이지 / 리프 레벨 노드에서 클러스터 된 색인의 중간 레벨에 대한 포인터를 찾을 수 있습니다. 색인은 CustomerName 필드를 기준으로 정렬 / 정렬됩니다. 따라서 중간 수준에는 CustomerName 값이 포함되고 리프 수준에는 포인터가 포함됩니다 (이 포인터 값은 실제로 기본 키 값 또는 CustomerID 열임).
다음 쿼리를 실행하면 좋습니다.
SELECT * FROM Customer WHERE CustomerID = 1
SQL은 검색 조작을 통해 클러스터형 인덱스를 읽습니다. 시크 작업은 순차적 검색 인 스캔보다 훨씬 효율적인 이진 검색입니다. 위의 예에서 인덱스를 읽고 이진 검색을 사용하면 SQL이 찾고있는 기준과 일치하지 않는 데이터를 제거 할 수 있습니다. 쿼리 계획에 대해서는 첨부 된 스크린 샷을 참조하십시오.
따라서 찾기 작업에 대한 작업 수 또는 O 표기법은 다음과 같습니다.
- 검색된 값을 중간 수준의 값과 비교하여 클러스터형 인덱스에서 이진 검색을 수행하십시오.
- 일치하는 값을 반환하십시오 (클러스터형 인덱스에는 모든 데이터가 있으므로 행 데이터이므로 인덱스의 모든 열을 반환 할 수 있음을 기억하십시오)
두 가지 작업입니다. 그러나 다음 쿼리를 실행하면
SELECT * FROM Customer WHERE CustomerName ='John'
SQL은 이제 CustomerName에서 클러스터되지 않은 인덱스를 사용하여 검색을 수행합니다. 그러나 이것이 비 클러스터형 인덱스이므로 행의 모든 데이터를 포함하지는 않습니다.
따라서 SQL은 중간 수준에서 검색하여 일치하는 레코드를 찾은 다음 반환 된 값을 사용하여 조회하여 클러스터형 인덱스 (일명 테이블)에서 다른 데이터를 검색하여 실제 데이터를 검색합니다. 이것은 내가 알고 있지만 혼란스럽게 들리지만 계속 읽으면 모든 것이 분명해질 것입니다.
비 클러스터형 인덱스에는 CustomerName 필드 (중간 노드에 저장된 인덱스 필드 값)와 CustomerID 인 데이터에 대한 포인터 만 포함되므로 인덱스에는 CustomerSurname 레코드가 없습니다. CustomerSurname은 클러스터형 인덱스 또는 테이블에서 가져와야합니다.
이 쿼리를 실행할 때 다음 실행 계획이 나타납니다.
위의 스크린 샷에서 주목해야 할 두 가지 사항이 있습니다.
- SQL에서 누락 된 색인 (녹색 텍스트)이 있다고 말합니다. SQL은 CustomerID와 CustomerSurname을 포함하는 CustomerName에 인덱스를 만들 것을 제안합니다.
- 또한 쿼리 시간의 99 %가 기본 키 인덱스 / 클러스터형 인덱스에서 키 조회를 수행하는 데 소비되는 것을 볼 수 있습니다.
SQL이 CustomerName의 인덱스를 다시 제안하는 이유는 무엇입니까? 인덱스에는 CustomerID 만 포함되어 있고 CustomerName SQL은 여전히 테이블 / 클러스터형 인덱스에서 CustomerSurname을 찾아야합니다.
인덱스를 생성하고 인덱스에 CustomerSurname 열을 포함 시키면 비 클러스터형 인덱스를 읽음으로써 전체 쿼리를 만족시킬 수 있습니다. 이것이 SQL이 클러스터되지 않은 인덱스를 변경하도록 제안하는 이유입니다.
여기서 클러스터 된 키에서 CustomerSurname 열을 가져 오기 위해 SQL이 수행해야하는 추가 작업을 볼 수 있습니다.
따라서 작업 수는 다음과 같습니다.
- 검색된 값을 중간 수준의 값과 비교하여 비 클러스터형 인덱스에서 이진 검색
- 일치하는 노드의 경우 클러스터 된 인덱스의 데이터에 대한 포인터를 포함 할 리프 레벨 노드를 읽으십시오 (리프 레벨 노드에는 기본 키 값이 포함됨).
- 반환 된 각 값에 대해 클러스터 된 인덱스 (테이블)를 읽어 행 값을 가져옵니다. 여기서 CustomerSurname을 읽습니다.
- 일치하는 행 반환
그것은 값을 얻는 4 가지 작업입니다. 클러스터형 인덱스 읽기와 비교하여 필요한 작업 양이 두 배입니다. 클러스터형 인덱스는 모든 데이터를 포함하므로 가장 강력한 인덱스임을 보여줍니다.
마지막 요점을 명확히하기 위해서입니다. 비 클러스터형 인덱스의 포인터가 기본 키 값이라고 말하는 이유는 무엇입니까? 비 클러스터형 인덱스의 리프 수준 노드에는 쿼리를 다음과 같이 변경하는 기본 키 값이 포함되어 있음을 보여줍니다.
SELECT CustomerID
FROM Customer
WHERE CustomerName='Jane'
이 쿼리에서 SQL은 비 클러스터형 인덱스에서 CustomerID를 읽을 수 있습니다. 클러스터형 인덱스를 조회 할 필요는 없습니다. 이것은 다음과 같은 실행 계획으로 볼 수 있습니다.
이 쿼리와 이전 쿼리의 차이점을 확인하십시오. 조회가 없습니다. SQL은 비 클러스터형 인덱스에서 모든 데이터를 찾을 수 있습니다
클러스터 된 인덱스가 테이블이고 비 클러스터형 인덱스가 모든 데이터를 포함하지 않는다는 것을 이해하기 시작할 수 있기를 바랍니다. 이진 검색을 수행 할 수 있지만 클러스터형 인덱스 만 모든 데이터를 포함하기 때문에 인덱싱은 선택 속도를 높입니다. 따라서 비 클러스터형 인덱스를 검색하면 거의 항상 클러스터형 인덱스에서 값이로드됩니다. 이러한 추가 작업으로 클러스터되지 않은 인덱스는 클러스터 된 인덱스보다 효율성이 떨어집니다.
이것이 문제를 해결하기를 바랍니다. 이해가되지 않는 부분이 있으면 의견을 적어주십시오. 여기가 다소 늦었고 뇌가 약간 평평 해졌습니다. 붉은 황소를위한 시간.
답변
“이는 실제 데이터를 찾기 위해 쿼리 엔진이 추가 단계를 수행해야 함을 의미합니다.”
반드시 그럴 필요는 없습니다. 인덱스가 주어진 쿼리를 다루는 경우 데이터 페이지로 이동할 필요가 없습니다. 또한 포함 된 열을 사용하면 비 클러스터형 인덱스에 추가 열을 추가하여 키 크기를 변경하지 않고도 덮어 쓸 수 있습니다.
따라서 궁극적 인 대답은 다음과 같습니다. (단 하나의 질문으로 실제로 다룰 수있는 것보다 훨씬 많은 정보에 의존합니다)-인덱스의 모든 기능을 이해해야하며 주어진 쿼리에 대한 실행 계획이 예상과 다를 수 있습니다.
내가 가진 일반적인 규칙은 테이블에 항상 클러스터 된 인덱스 (및 일반적으로 ID 또는 순차 GUID)가 있지만 성능을 위해 비 클러스터형 인덱스가 추가된다는 것입니다. 그러나 항상 예외가 있습니다. 힙 테이블에는 장소가 있고 더 넓은 클러스터 된 인덱스에는 장소가 있습니다. 페이지 당 더 많은 행에 맞게 더 좁아 보이는 중복 인덱스가 있습니다. 등
그리고 나는 허용되는 다양한 색인의 한계에 대해 걱정하지 않을 것입니다. 많은 실제 사례에서 거의 작동하지 않을 것입니다.