元哥的筆記

由於SQL SERVER的索引是採用(B-Tree)資料結構。

       先來看，沒有排序過的資料30,50,25,70,2,10,55,27,35，如果從中找到55，須逐一比對，總共要花
七次的比對成本。

 

       若用上述的圖，樹狀結透查詢55，從最上根節點比對27和50，因為55 > 50 所以往右邊的子節點前
進，然後再比對一次，就可在第三次找到資料。

利用樹狀結構可以縮短搜尋次數(效率)。

B-Tree樹狀結構分成以下三種

根節點(root node)：樹狀結構的第一層B-tree只會有一個根節點。

葉節點(leaf node)：樹狀結構的最下面一層，也就是說他的下一層，不在有任何的子節點。

內部節點(internal node)：位於根節點與葉節點之間的所有層、稱之為，內部節點。


SQL SERVER提供索引的結構：分成叢集索引與非叢集索引，這兩種都是B-Tree，如果沒叢集索引就會是Heaps。

叢集索引：叢集索引是將資料表或檢視中的資料列，依其索引鍵值排序與儲存，這些就
是索引定義中包含的資料行。

        因為資料列本身只能以一種順序排序，所以每個資料表只能有一個叢集索引。 若資料表有叢集索引時，
資料表又稱為叢集資料表。若資料表沒 有任何叢集索引，資料列就儲存在未經排序的結構中，此結構稱為堆
積結構。
 
註記：資料表建立完成之後，設定主P-Key，就是預設叢集索引，但是主索引不一定是叢集索引、叢集索引不
一定就是P-Key。

非叢集索引： 非叢集索引是與資料列完全分開的結構。非叢集索引包含非叢集 索引鍵值，每個索
引鍵值項目都有一個指標，該指標指向包含索 引鍵值的資料列。 叢集索引是將資料與索引儲存在
一起，每個表格只能有一個叢集索引，且資料是經過排序，速度較快。而非叢集索引是將資料與索
引分開儲存，類似指標的概念，且資料可能未經排序。在資料 表中可以設定多個非叢集索引，但只
能設定一個叢集索引，因為非叢集索引不會影響實際資料的排列順序。

 範例如下

CREATE TABLE Emp(
	ID int ,
	Name varchar(20) ,
	Area varchar(30) ,
	Ext char(3) ,
	Birthday date 
)  


INSERT INTO Emp (ID ,Name ,Area ,Ext ,Birthday) VALUES(3,'李一','taipei','100','1995-03-03')
INSERT INTO Emp (ID ,Name ,Area ,Ext ,Birthday) VALUES(4,'鬼三','taipei','100','1995-02-03')
INSERT INTO Emp (ID ,Name ,Area ,Ext ,Birthday) VALUES(5,'館長','keelung','200','1995-04-03')
INSERT INTO Emp (ID ,Name ,Area ,Ext ,Birthday) VALUES(1,'李小龍','tainan','300','1995-05-03')
INSERT INTO Emp (ID ,Name ,Area ,Ext ,Birthday) VALUES(2,'李武','taipei','400','1995-07-03')

 

SELECT * FROM Emp;
go

從上述來看會歸納出以下幾點

1. 上述圖來看沒有叢集索引的資料表，稱謂Heaps。
2. 沒有用到索引的資料表，一定會用到Table Scan。
3. 從Heaps的第一筆讀取到最後一筆結束。

SELECT * FROM Emp
WHERE ID = 2

改用WHERE之後
 

雖然有用到WHERE，但系統不知符合資料有幾筆，分布在何處，仍會從Heaps的第一筆讀取到最後一筆結束。

兩個語法比較一下

SELECT * FROM Emp
GO

SELECT * FROM Emp
WHERE ID=2
GO

 

只要Heaps，不論有沒有用where，一定都會Table Scan，兩者成本也會是一樣。

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