W kluczu clustered w poziomie liści znajdują się wszystkie dane rekordu (poza danymi typu nvarchar, binary itp.) Takie podejście ma jedną wielką zaletę. Kiedy zapytanie ma wyszukać rekord, to kiedy już znajdzie ten rekord, to ma „pod ręką” wszystkie potrzebne dane. Na dodatek indeks clustered, jeżeli jeszcze się nie pofragmentował na dysku, ma rekordy ułożone na dysku w fizycznej kolejności zgodnej z logiczną kolejnością wynikającą z indeksu.
Zobacz taki przykład:
Najpierw przygotowanie do przykładu:
(Ta opcja powoduje, że będize widać ile odczytów musi wykonać Database Engine w celu realizacji odczytu.)
Teraz zażyczę sobie wsyświetlenia wszystkich informacji o osobach mieszkających pod określonym kodem pocztowym
Jest jedna taka osoba, ale na moim komputerze trzeba było przeczytać 218 bloków, czyli prawie całą tabelę, która liczy sobie 280 bloków!
Gdybym poprosił o dane pracownika nr 1052 to wystarczą 2 odczyty:
SELECT * FROM Person.Address WHERE AddressId=1052Dlaczego tak mało? Bo AddressId to podstawa indeksu clustered. Szybko znalazłem rekord, a jak go już znalazłem, to wszystkie dane były pod ręką!
Pięknie widać to jeżeli włączyć do tego plan wykonania.
Zobacz jak można poprawić działanie pierwszego zapytania. Może przydałby się indeks. Ale jaki? Clustered już nie, bo w danej tabeli nie można mieć dwóch indeksów klustrowanych, bo niby jak można by poukładać na dysku w fizycznej kolejności rekordy w dwóch różnych logicznych kolejnościach!? No więc z braku innych możliwości decydujemy się na indeks nonclustered:
CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_Person_Address_PostalCode ON Person.Address(PostalCode)Powtarzamy zapytanie i… o rety tylko 4 odczyty!
SELECT * FROM Person.Address WHERE PostalCode=’92173′Dlaczego? Zobacz do planu wykonania:
2 odczyty zostały poświęcone na wyszukiwanie w indeksie nonclustered (operacja INDEX SEEK), a kiedy rekord się znalazł, to trzeba było poszukać dodatkowych danych tego rekordu, które znajdowały się w indeksie clustered. Stąd kolejne 2 odczyty potrzebne na wykonanie operacji KEY LOOKUP. Szkoda, że jak już znalazłem rekord, to nie miałem wszystkiego co potrzebne żeby zwrócić dane, tylko musiałem jeszcze czegoś doszukać…
Na dodatek, czasami może się okazać, że zapytanie wygenerowane wobec klucza nonclustered byłoby na tyle kosztowne (przez czytanie i indeksu i potem tabeli), że optymalizator zdecyduje się po prostu zrobić skan tabeli. Zobacz – chociaż jest indeks nonclustered po postalcode, to optymalizator i tak skanuje całą tabelę dla poniższego przykładu:
SELECT * FROM Person.Address WHERE PostalCode=’98168′Dlaczego? Bo zwraca dużo rekordów (215)wobec 19641 rekordów całej tabeli. Skanowanie to koszt 280 odczytów.
Oczywiście można zmusić serwer do użycia indeksu za pomocą tzw. table hint INDEX”
SELECT * FROM Person.Address WITH (INDEX(IX_Person_Address_PostalCode)) WHERE PostalCode=’98168′Ale ta ‘poprawka’ spowodowała, że mamy do wykonania 454 odczyty! Dlaczego? Właśnie przez KEY LOOKUP, czyli doszukiwanie brakujących danych, które trzeba dobrać z indeksu clustered. To właśnie dlatego Microsoft nie zaleca stosowania table hint na wyrost.
Podsumowując:
Jedyną wadą indeksu klustrowanego jest to, że zajmuje na dysku więcej niż indeks nieklustrowany. Reszta to zalety.
Tak to już jest. Pracując z bazami danych wiesz, że użytkownicy będą szukać wg różnych kryteriów. Odgadujesz, co będą robić najczęściej. To znalezione kryterium najczęściej staje się kluczem klustrowanym, a pozostałe, żeby chociaż trochę poprawić wydajność pracy stają się indeksami nieklustrowanymi.
Jeżeli tabela ma kolumnę IDENTITY, to bywa, że staje się ona kluczem klustrowanym. Dlaczego? Bo jak będziesz dopisywał nowe rekordy, to będą one otrzymywać numer ID generowany przez IDENTITY i będą umieszczane na końcu tabeli. W ten sposób tabela się nie pofragmentuje! To może być decydujący argument do wyboru indeksu klustrowanego (i klucza podstawowego) dla tabel często modyfikowanych (OLTP). Pozostałe klucze stają się wtedy z konieczności nieklustrowanymi.
Jak walczyć z opisanymi tu problemami?
Pisać w liście select, co cię interesuje, a nie wpisywać *
Dodać do indeksu tzw kolumny dołączane za pomocą klauzuli INCLUDES.
Po przykładach można po sobie posprzątać:
DROP INDEX IX_Person_Address_PostalCode ON Person.Address
Więcej na ten temat znajdziesz również w książce Training Kit 70-432 w rozdziale dotyczącym Tuning Advisora.
Zapraszam też do przeczytania innych artykułów na mobilo/mobilo24
Zapraszam też na autoryzowane szkolenie SQL Opole/Katowice/Warszawa
Mam nadzieję, że chociaż trochę pomogłem…
Komentarze:
OK, fajny artykuł. Jedno pytanie:
Interesuje Cię kolumna 'nazwisko’ wyszukiwane po kolumnie 'PostalCode’.
Czy jeśli w indeksie nieklastrowym na kolumnie 'PostalCode’ dodasz jako included column kolumnę 'nazwisko’ to nadal w drugim kroku będzie wyszukiwanie po indeksie klastrowym? Na zdrowy rozum, skoro wartość kolumny 'nazwisko’ jest w liściu indeksu nieklastrowego na kolumnie 'PostalCode’ to nie potrzeba robić wyszukiwania w indeksie klastrowym. Mam rację?
Pozdrawiam
Jeżeli do indeksu nonclstered dodasz poprzez INCLUDE określoną kolumnę (np. nazwisko), a Twoje zapytanie będzie prosić w klauzuli SELECT o wyświetlenie nazwiska, to w drugim kroku nie trzeba będzie tego nazwiska pobierać z indeksu clustered, bo wszystko co jest potrzebne zostało już znalezione w indeksie nonclustered. Właśnie w tym celu zostały stworzone indeksy nonclustered z dołączanymi poprzez INCLUDE innymi kolumnami.
Istotne jest przy tym tylko to, aby optymalizator w ogóle zdecydował sie na użycie indeksu nonclustered do realizacji zapytania. Dołączenie kolumny na pewno w tym pomoże, bo indeks nonclustered będzie i tak mniejszy niż indeks clustered, czyli jego odczyt będzie mniej kosztowny niż odczyt całego indeksu clustered.