上篇文章我粗略的總結了些sql聚集索引與非聚集索引的區別，但看起來好像不太清晰，這篇我通過索引原理來再一次分析下。
說明：下面所指的b樹是指平衡樹。
索引是為檢索而存在的,就是說索引並不是乙個表必須的。表索引由多個頁面組成，這些頁面一起組成了乙個樹形結構,即我們通常說的b樹， 首先來看下表索引的組成部分：
根極節點,root,它指向另外兩個頁，把乙個表的記錄從邏輯上分成非葉級節點non-leaf level(枝)，它指向了更加小的葉級節點leaf level(葉)。 根節點、非葉級節點和葉級節點都位於索引頁中，統稱為索引葉節點，屬於索引頁的範籌。這些「枝」、「葉」最終指向資料頁page。根級節點和葉級節點之間的葉又叫資料中間頁。根節點對應了sysindexes表的root欄位，記載了非葉級節點的物理位置（即指標）；非葉級節點位於根節點和葉節點之間，記載了指向葉級節點的指標；而葉級節點則最終指向資料頁，這就是最後的b樹。
資料庫是怎樣訪問表資料的：
第一：沒有建立任何索引的表。
這種表我們稱為堆表，因為所有的資料頁都是無序的，雜亂無章的，在查詢資料時，需要一條一條記錄查詢，有時第一條記錄就能找到，最壞的情況是在最後一條記錄中查詢到,但是千萬不要認為sql此時查詢到資料後會當成結果立即返回，sql即使查詢到了記錄，也會將所有資料遍歷一次，這能從最終的執行計畫中得知，就是平時說的表掃瞄，對於沒有索引的表也能查詢，就是效率會特別低，如果資料量稍大的話。
問題：sql是如何得知表沒有索引呢？
sql在接到查詢請求的時候，會分析sysindexes表中索引標誌符(indid: index id)的字段的值，如果該值為0，表示這是一張資料表而不是索引表，sql就會使用sysindexes表的另乙個欄位firstiam值中找到該錶的iam 頁鏈也就是所有資料頁集合。至於什麼是iam,大家可以網上搜尋下。
第二：訪問建立有非聚集索引的表。
非聚集索引可以建多個,形成b樹結構，葉級節點不包含資料頁，只包含索引行。如果表中只有非聚集索引，則每個索引行包含了非聚集索引鍵值以及行定位符（row id,rid），他們指向具有該鍵值的資料行。rid由檔案id、頁編號和在頁中行的編號組成。當 indid的值在2-250之間時，說明表中存在非聚集索引頁。sql呼叫root欄位的值指向非聚集索引b樹的root，查詢與被查詢最相近的值，根據這個值找到在非葉級節點中的頁號，在葉級節點相應的頁面中找到該值的rid，最後根據這個rid在heap中定位所在的頁和行並返回到查詢端。
上篇文章的cityid上建立了非聚集索引，執行select * from student where cityid=』0101』時，查詢過程是：
1:在sysindexes表查詢indid值為2,說明有非聚集索引；
2:從根出發，在非葉級節點中定位最接近0101的值(枝節點)，查到其位於葉級頁面的第n頁；
3:在葉級頁面的第n頁下搜尋0101的rid，其rid顯示為n∶i∶j，表示cityid欄位中名為0101的記錄位於堆的第i頁的第j行，n代表檔案的id值。
4:在堆的第 i頁第j行將該記錄返回給客戶端。
下圖可做參考：
第三：訪問建立有聚集索引的表。
聚集索引中，資料所在的資料頁是葉級，索引資料所在的索引頁是非葉級。原理和上述非聚集索引的查詢差不多，由於記錄是按聚集索引鍵值進行排序，即聚集索引的索引鍵值也就是具體的資料頁。這種情況比起非聚集索引要簡單很多,因為比非聚集索引少了一層節點查詢。
上篇文章的username欄位上建立了聚集索引，此時執行select* from student where username=』1』時，查詢過程是：
1:在sysindexes表查詢indid值為1，說明表中建立了聚集索；
2:從根出發，在非葉級節點中定位最接近1的值(枝節點)，再查到其位於葉級頁面的第n頁；
3:在葉級頁面第n頁下搜尋值為1的條目，而這一條目就是資料記錄本身；
4:將該記錄返回客戶端。
下圖可做參考：
出處：
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原文 軟體開發人員真的了解sql索引嗎 索引使用原則 前兩篇文章我總結了一些sql資料庫索引的問題，這篇主要來分析下索引的優缼點，以及如何正確使用索引。索引的優點 這個顯而易見，正確的索引會大大提高資料查詢，對結果進行排序 分組的操作效率。索引的缺點 優點顯而易見，同樣缺點也是顯而易見 1 建立索引...
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