(1) 索引的B-树结构SQL Server 中的索引是以B-树结构来维护的,如图8-1 所示。B-树是一个多层次、自维护的结构。一个B-树包括一个顶层,称为根节点(Root Node);0 到多个中间层(Intermediate);一个底层(Level 0),底层中包括若干叶子节点(Leaf Node)。在图 8-1 中,每个方框代表一个索引页,索引列的宽度...
定义:B-树是一类树,包括B-树、B+树、B*树等,是一棵自平衡的搜索树,它类似普通的平衡二叉树,不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点。 B-树是专门为外部存储器设计的,如磁盘,它对于读取和写入大块数据有良好的性能,所以一般被用在文件系统及数据库中。 定义只需要知道B-树允许每个节点有更多的子节点...
B+树的搜索与B树也基本相同,区别是B+树只有达到叶子结点才能命中(B树可以在叶子结点命中),其性能也等价于在关键字全集做—次二分查找所有关键字都出现在叶了结点的链表中(即数据只能在叶子节点(也叫稠密索引)),且链表中的关键字(数据)恰好是有序的。 不可能在非叶子结点命中,所以B+树中查询任意的数据次数都是...
SQL Server 数据库引擎可使用两种不同的处理模式处理 Transact-SQL 语句:行模式执行 批模式执行行模式执行行模式执行是用于传统 RDBMS 表(其中数据以行格式存储)的查询处理方法。 当执行查询并且查询访问行存储表中的数据时,执行树运算符和子运算符会读取表格架构中指定的所有列中的每个所需行。 然后,从读取的每...
如果聚集索引有四个分区,就有四个 B-tree 结构,每个分区中有一个 B-tree结构,关于分区在sql server 分区(上)中有讲到。由于数据页链只能按一种方式排序,因此表只有一个聚集索引,一般情况查询优化器非常倾向于采用聚集索引,因为可以直接在叶级别找到数据。 查询优化器也只需要在某一段范围的数据页,进行扫描。
SQL Server 如果使用聚集索引创建表,非聚集索引的叶子节点存储的也是聚集索引的键值;否则,非聚集索引的叶子节点存储的是指向数据行的地址。 从具体实现来说,B-树索引可以被分为不同的类型: 唯一索引(UNIQUE)中的索引值必须唯一,可以确保被索引的数据不会重复,从而实现数据的唯一性约束。
“页”是SQL Server中的基本数据存储单位。 页有很多的类型,例如文件头页、空白页、数据页等,我们本次主要讲解的是数据页。 “盘区”是由八个物理上连续的页构成的集合。 区有助于有效管理页。 SQL SERVER对于页的读取是原子性,要么读完一页,要么完全不读,不会有中间状态。
行存储上的批处理模式可实现分析工作负载的批处理模式执行,而无需列存储索引。 此功能支持用于磁盘上堆和 B 树索引的批处理模式执行和位图筛选器。 行存储上的批处理模式可实现对所有现有支持批处理模式的运算符的支持。 备注 SQL Server 文档在提到索引时一般使用 B 树这个术语。 在行存储索引中,SQL Server 实现...
B+ 树的特点: · 所有关键字都出现在叶子结点的链表中(稠密索引),且链表中的关键字恰好是有序的; · 不可能在非叶子结点命中; · 非叶子结点相当于是叶子结点的索引(稀疏索引),叶子结点相当于是存储(关键字)数据的数据层; B+ 树中增加一个数据,或者删除一个数据,需要分多种情况处理,比较复杂,这里就不详述...
SQL Server 使用聚集索引来快速扫描不符合筛选条件的行。 如果不使用此聚集索引,必须对行存储表进行全表扫描,才能找到这些行,这可能会对分析查询的性能产生显著的负面影响。 如果不使用聚集索引,你可以创建一个互补筛选的非聚集 B 树索引来标识这些行,但我们不建议这样做...