索引深入浅出(10/10)：创建索引时，键列位置的重要性

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在过去的文章里，我们已经讨论了各种不同索引。这个文章里，我们会讨论下键列的顺序（索引列的顺序）。索引键列的顺序基于数据的访问模式还有你想如何组织数据。

对于索引键列的顺序，常规指导方针就是把查询用到最多的列放在第一列。这并不是说，所有你索引里的唯一ID列就应该是第一列。优化器是基于索引上的可用统计信息来选择索引的。统计信息会给你键列的使用密度信息，即索引的唯一性，直方图（histogram ）用来存储那一列值分布情况信息。

让我们用customer表做例子，它保存来自各个国家的客户信息。

 1 CREATE TABLE customer (
 2    Customer_id     INT IDENTITY(1,1) NOT NULL,
 3    CountryCode     CHAR(3) NOT NULL,
 4    FirstName       VARCHAR(100) NOT NULL,
 5    LastName        VARCHAR(100) NOT NULL,
 6    MobilePhone     VARCHAR(20),
 7    Email           VARCHAR(100)   
 8 )
 9 GO
10 CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX Ix_Customerid_Countrycode ON customer(Customer_id,Countrycode)

聚集索引的创建是基于常规指导方针，我们把经常用到的列放在了左边。如果我基于Customer_id列来获取记录，这个聚集索引非常合适。如果我是基于Countrycode列，优化器就要进行聚集索引扫描了。

1 SET STATISTICS IO ON 
2 go
3 SELECT * FROM customer WHERE Countrycode=‘VNH‘ AND customer_id=1216468

我们来找下countrycode 是VHN的所有客户。这个表有近620000条记录，3066条记录的countrycode是VHN。

1 SELECT * FROM customer WHERE Countrycode=‘VNH‘ 

从执行计划可以看到，优化器进行了聚集索引扫描，共扫描了6825页。我们可以修改聚集键的顺序来优化。

1 DROP INDEX customer.Ix_CustomerId_CountryCode 
2 GO
3 CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX Ix_CountryCode_CustomerId ON customer(Countrycode,Customer_id) 
4 
5 SET STATISTICS IO ON 
6 go
7 SELECT * FROM customer WHERE Countrycode=‘VNH‘ AND customer_id=1216468

我们来找下countrycode 是VHN的所有客户。

1 SELECT * FROM customer WHERE Countrycode=‘VNH‘ 

从执行计划可以清楚看到，优化器在这2个情况都使用了索引查找（index seek），但在找countrycode 是VHN的所有客户时，IO操作明显上升。

当保持customer_id为第一列时，数据会按customer_id列的顺序保存，你会有很多页（几乎所有页），里面的数据属于多个countrycode。这个会引起阻塞/死锁。如果我们定义countrycode为第一列，只有少量页，里面的数据与多个countrycode重叠，这样会减少阻塞问题。关键点是：把countrycode定义为索引的第一列会引起更高级别的索引碎片，这可以用定义合适的填充因素值（fill factor value）来控制。

 简而言之，键列的常规指导方针是个很好的起点，但是你也要考虑在你程序里的数据访问模式。希望这个可以帮助你解决你遇到的一些问题。

索引深入浅出(10/10)：创建索引时，键列位置的重要性

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原文地址：http://www.cnblogs.com/woodytu/p/4510028.html