一：背景 1. 講故事 在 SQLSERVER 中有非常多的索引，比如：聚集索引，非聚集索引，唯一索引，複合索引，Include索引，交叉索引，連接索引，奇葩索引等等，當索引多了之後很容易傻傻的分不清，比如：複合索引 和 Include索引，但又在真實場景中用的特別多，本篇我們就從底層數據頁層面釐清 ...
一：背景
1. 講故事
在 SQLSERVER 中有非常多的索引，比如：聚集索引，非聚集索引，唯一索引，複合索引，Include索引，交叉索引，連接索引，奇葩索引等等，當索引多了之後很容易傻傻的分不清，比如：複合索引 和 Include索引，但又在真實場景中用的特別多，本篇我們就從底層數據頁層面釐清一下。
二：到底有什麼區別
1. 這些索引解決了什麼問題
說區別之前，一定要知道它們大概解決了什麼問題？這裡我就從 索引覆蓋 角度來展開吧，為了方便講述，先上一個測試 sql：
IF(OBJECT_ID('t') IS NOT NULL) DROP TABLE t;
CREATE TABLE t(a INT IDENTITY, b CHAR(6), c CHAR(10) DEFAULT 'aaaaaaaaaa')
SET NOCOUNT ON
DECLARE @num INT
SET @num =10000
WHILE (@num <90000)
BEGIN
INSERT INTO t(b) VALUES ('b'+CAST(@num AS CHAR(5)))
SET @num=@num+1
END
CREATE CLUSTERED INDEX idx_a ON t(a)
CREATE INDEX idx_b ON t(b)
SELECT * FROM t;
代碼非常簡單，在 t 表中創建三個列，插入 8w 條數據，然後創建兩個索引，接下來做一個查詢獲取 b,c 列。
SET STATISTICS IO ON
SET STATISTICS TIME ON
SELECT b,c FROM t WHERE b IN ('b10000','b20000','b30000','b40000','b50000','b70000','b80000','b90000')
SET STATISTICS IO OFF
SET STATISTICS TIME OFF
輸出如下：
表“t”。掃描計數 8，邏輯讀取次數 30，物理讀取次數 0，頁面伺服器讀取次數 0，預讀讀取次數 0，頁面伺服器預讀讀取次數 0，LOb 邏輯讀取次數 0，LOB 邏輯讀取次數 0，LOB 頁面伺服器讀取次數 0，LOB 預讀讀取次數 0，LOB 頁面伺服器預讀讀取次數 0。
SQL Server 執行時間:
CPU 時間 = 0 毫秒，占用時間 = 134 毫秒。
SQL Server 執行時間:
CPU 時間 = 0 毫秒，占用時間 = 0 毫秒。
Completion time: 2023-01-06T08:47:45.2364473+08:00
從執行計劃看，這是一個經典的 書簽查找，這種查找返回的行數越多性能越差，在索引優化時一般都會規避掉這種情況，我們也看到了邏輯讀取次數有 30 次，那能不能再小一點呢？
為瞭解決這個問題，乾脆把 c 列也放到索引中去達到索引覆蓋的效果，這就需要用到 複合索引 了，參考sql如下：
CREATE INDEX idx_complex ON t (b,c)
再次查詢輸出如下：
SQL Server 分析和編譯時間:
CPU 時間 = 0 毫秒，占用時間 = 0 毫秒。
表“t”。掃描計數 8，邏輯讀取次數 24，物理讀取次數 0，頁面伺服器讀取次數 0，預讀讀取次數 0，頁面伺服器預讀讀取次數 0，LOb 邏輯讀取次數 0，LOB 邏輯讀取次數 0，LOB 頁面伺服器讀取次數 0，LOB 預讀讀取次數 0，LOB 頁面伺服器預讀讀取次數 0。
SQL Server 執行時間:
CPU 時間 = 0 毫秒，占用時間 = 96 毫秒。
SQL Server 執行時間:
CPU 時間 = 0 毫秒，占用時間 = 0 毫秒。
Completion time: 2023-01-06T08:53:56.9688921+08:00
從執行計劃來看，這次沒有走 書簽查找 而是 索引查找，並且邏輯讀也降到了 24 次，這是一個好的優化。
相信有些朋友也知道用 Include索引 也能達到這個效果，接下來試著把複合索引給刪了增加一個 Include索引，代碼如下：
DROP INDEX idx_complex ON dbo.t;
CREATE INDEX idx_include ON t(b) INCLUDE (c)
再次查詢輸出如下：
表“t”。掃描計數 8，邏輯讀取次數 16，物理讀取次數 0，頁面伺服器讀取次數 0，預讀讀取次數 0，頁面伺服器預讀讀取次數 0，LOb 邏輯讀取次數 0，LOB 邏輯讀取次數 0，LOB 頁面伺服器讀取次數 0，LOB 預讀讀取次數 0，LOB 頁面伺服器預讀讀取次數 0。
SQL Server 執行時間:
CPU 時間 = 0 毫秒，占用時間 = 73 毫秒。
SQL Server 執行時間:
CPU 時間 = 0 毫秒，占用時間 = 0 毫秒。
Completion time: 2023-01-06T08:58:18.1122561+08:00
從執行計劃來看也是走的 非聚集索引，而且邏輯讀再次降到了 16 次，相比原始的書簽查找已經優化了 50%，這是一個巨大的性能提升不是。
到這裡其實有一個問題，兩種優化走的都是 非聚集索引，從邏輯讀次數看貌似 Include索引 更好一些，為什麼會這樣呢？這就涉及到了底層存儲，接下來一起扒一下。
2. 存儲原理研究
研究它們的不同點，最徹底的方式就是從底層存儲出發，首先我們觀察下 複合索引 的底層存儲是什麼樣的，可以用 DBCC 命令。
DBCC TRACEON(3604)
DBCC IND(MyTestDB,t,-1)
從 IndexLevel=2 來看這個複合索引構成的B樹已經達到了二層，接下來我們查一下 368 號數據頁內容。
DBCC PAGE(MyTestDB,1,368,2)
輸出如下：
PAGE: (1:368)
Memory Dump @0x000000F555578000
000000F555578000: 01020002 00800001 00000000 00001b00 00000000 ....................
000000F555578014: 00000200 3e010000 601f9c00 70010000 01000000 ....>...`...p.......
000000F555578028: f8000000 e0680000 f5010000 00000000 00000000 .....h..............
000000F55557803C: 00000000 01000000 00000000 00000000 00000000 ....................
000000F555578050: 00000000 00000000 00000000 00000000 16623130 .................b10
000000F555578064: 30303061 61616161 61616161 61010000 00380500 000aaaaaaaaaa....8..
000000F555578078: 00010004 00001662 38333631 36616161 61616161 .......b83616aaaaaaa
000000F55557808C: 61616191 1f010070 05000001 00040000 00006231 aaa....p..........b1
OFFSET TABLE:
Row - Offset
1 (0x1) - 126 (0x7e)
0 (0x0) - 96 (0x60)
DBCC 執行完畢。如果 DBCC 輸出了錯誤信息，請與系統管理員聯繫。
根據下麵的 Slot 個數可以知道這個分支節點數據頁只有 2 條記錄，分別為：(b10000,aaaaaaaaaa,0x01) , (b83616,aaaaaaaaaa,0x011f91)，這裡說明一下最後的 01 和 0x011f91 是主鍵key，接下來找個葉子節點，比如：1632 號索引頁。
PAGE: (1:1632)
Memory Dump @0x000000F555578000
...
000000F555578050: 00000000 00000000 00000000 00000000 16623135 .................b15
000000F555578064: 32383761 61616161 61616161 61a81400 00040000 287aaaaaaaaaa.......
000000F555578078: 16623135 32383861 61616161 61616161 61a91400 .b15288aaaaaaaaaa...
000000F55557808C: 00040000 16623135 32383961 61616161 61616161 .....b15289aaaaaaaaa
000000F5555780A0: 61aa1400 00040000 16623135 32393061 61616161 a........b15290aaaaa
000000F5555780B4: 61616161 61ab1400 00040000 16623135 32393161 aaaaa........b15291a
000000F5555780C8: 61616161 61616161 61ac1400 00040000 16623135 aaaaaaaaa........b15
000000F5555780DC: 32393261 61616161 61616161 61ad1400 00040000 292aaaaaaaaaa.......
000000F5555780F0: 16623135 32393361 61616161 61616161 61ae1400 .b15293aaaaaaaaaa...
000000F555578104: 00040000 16623135 32393461 61616161 61616161 .....b15294aaaaaaaaa
000000F555578118: 61af1400 00040000 16623135 32393561 61616161 a........b15295aaaaa
000000F55557812C: 61616161 61b01400 00040000 16623135 32393661 aaaaa........b15296a
000000F555578140: 61616161 61616161 61b11400 00040000 16623135 aaaaaaaaa........b15
...
從葉子節點上看，也是 (b,c,key) 的佈局模式，這時候腦子裡就有了一張圖。
用同樣的方式觀察下 Include索引，發現 IndexLevel=1，說明只有一層。
再用 DBCC 觀察下分支節點的佈局。
PAGE: (1:1696)
Memory Dump @0x000000F554F78000
000000F554F78000: 01020001 00820001 00000000 00001100 00000000 ....................
000000F554F78014: 00000601 42010000 1c09d814 a0060000 01000000 ....B.... ..........
000000F554F78028: 0f010000 78310000 39010000 00000000 00000000 ....x1..9...........
000000F554F7803C: f01efa04 00000000 00000000 00000000 00000000 ....................
000000F554F78050: 00000000 00000000 00000000 00000000 16623130 .................b10
000000F554F78064: 30303001 00000088 03000001 00030000 16623130 000..............b10
000000F554F78078: 33313138 010000b0 03000001 00030000 16623130 3118.............b10
000000F554F7808C: 3632326f 020000b1 03000001 00030000 16623130 622o.............b10
000000F554F780A0: 393333a6 030000b2 03000001 00030000 16623131 933..............b11
...
從輸出看並沒有記錄 列c 的值，就是那煩人的 aaaaaaaaaa，然後再抽個葉子節點看看，比如：1218號索引頁。
PAGE: (1:1218)
Memory Dump @0x000000F554F78000
000000F554F78000: 01020000 04020001 c1040000 01001500 c3040000 ....................
000000F554F78014: 01003701 42010000 0a00881d c2040000 01000000 ..7.B...............
000000F554F78028: 0f010000 00310000 03000000 00000000 00000000 .....1..............
000000F554F7803C: e7351886 00000000 00000000 00000000 00000000 .5..................
000000F554F78050: 00000000 00000000 00000000 00000000 16623833 .................b83
000000F554F78064: 313235a6 1d010061 61616161 61616161 61040000 125....aaaaaaaaaa...
000000F554F78078: 16623833 313236a7 1d010061 61616161 61616161 .b83126....aaaaaaaaa
000000F554F7808C: 61040000 16623833 313237a8 1d010061 61616161 a....b83127....aaaaa
000000F554F780A0: 61616161 61040000 16623833 313238a9 1d010061 aaaaa....b83128....a
000000F554F780B4: 61616161 61616161 61040000 16623833 313239aa aaaaaaaaa....b83129.
000000F554F780C8: 1d010061 61616161 61616161 61040000 16623833 ...aaaaaaaaaa....b83
000000F554F780DC: 313330ab 1d010061 61616161 61616161 61040000 130....aaaaaaaaaa...
...
在葉子節點中我們終於看到了 aaaaaaaaaa ，其實想一想肯定是有的，不然怎麼做索引覆蓋呢？有了這些信息，腦子中又有了一張圖。
從圖中可以看出，Include索引 的分支節點是不包含 c 列的，這個列只會保存在 葉子節點 中，再結合樹的高度來看就能解釋為什麼 Include索引 的邏輯讀要少於 複合索引。
三：總結
總的來說 複合索引 和 Include索引 各有利弊吧，前者會讓索引頁的行數據更大，導致索引頁更多，也就會占用更多的存儲空間，更多的邏輯讀，索引維護開銷也更大，而後者只會將 Include 列 保存在葉子節點，不參與索引計算，相對來說占用的索引頁空間更小。
在查詢方面，複合索引能達到的索引覆蓋場景遠大於單列索引，而且在過濾，排序場景下也能發揮奇效，所以還是根據你的讀寫比例做一個取捨吧。
