一.概述　　

　　说到B-tree组织，就是指索引，它可以提供了对数据的快速访问。索引使数据以一种特定的方式组织起来，使查询操作具有最佳性能。当数据表量变得越来越大，索引就变得十分明显，可以利用索引查找快速满足条件的数据行。某些情况还可以利用索引帮助对数据进行排序，组合，分组，筛选。

　　一个B-tree，根是唯一的遍历的起点。中间页 层次数是根据表的行数以及索引行的大小而变化。索引中的底层节点称为叶节点。叶节点它容纳了一行或多行具有指定键值的记录，对于聚集或非聚集，叶节点都是按照键值的顺序组成，对于复合索引就是若干键值的组合。

　　1.聚集索引

　　在聚集索引的叶节点里不仅包含了索引键，还包含了数据页。也就是说数据本身也是聚集索引的一部分。聚集索引基于键值联系使表中的数据有序。决定哪个键值作为聚集键是重要因素，当遍历到叶级别时，可以获取数据本身，而不是简单地得到一个指向数据的指针（非聚集索引数据未覆盖）。聚集索引在 sys.partitions区中有一行，其中，索引使用每个分区的 index_id = 1，默认情况下，聚集索引是单个分区。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。聚集索引结构按物理顺序存储不是磁盘上的顺序，聚集索引的排序顺序仅是表数据链在逻辑上有序的。

　　2.非聚集索引

　　非聚集索引与聚集索引有一个相似的 B -tree索引结构。不同的是，非聚集索引不影响数据行的顺序。什么意思呢，就是说非聚集索引，叶级别不包含全部的数据，只包含了键值以及，在每个叶节点中的索引行包含了一个书签(bookmark)，书签在聚集索引里就是相应的数据行的聚集索引键，在堆里就是行标识符RID，该书签告诉sql server可以在哪里找到与索引键相应的数据行。
理解了非聚集索引叶节点不包含全部数据时，就知道非聚集索引的存在并不影响数据分页的组织，因此每张表上最多249个非聚集索引。
非聚集索引在 sys.partitions 区中有一行, 非聚集索引标识 index_id >1。默认情况下，一个非聚集索引一个分区。

二. 缺少索引与索引查找的区别

　　在简单介绍了索引原理后，我们来直观感觉下索引在查询时的重要性。下面演示一个product表，表中的数据有12236142条，如果用户根据表中的型号(model)来搜索。下面来看看缺少索引（没有使用到索引），以及索引查找（就是应用到了索引功能）。二者的区别

　　2.1 缺少索引的演示

--查询型号model 值STI5203 在全表中有三条

SELECT Model FROM dbo.Product WHERE Model='STI5203'

图下告诉我们缺少索引，如果加了索引将提高性能99.94%， 该查询扫描计数5 (扫描了5个区)，逻辑读取次数为69951次(一次一页)，耗时毫秒。
执行计划告诉我们是索引扫描也叫缺少索引，索引名是ixUpByMemberID，注意索引扫描不是索引查找，索引扫描是说把索引组织上的页全部扫描了一遍。

　　再通过下图我们清楚知道，ixUpByMemberID有5个区。5个区加起来的data_pages总页数是69730。上图逻辑读取是69951。相当于把索引中的页全部扫描了一遍。也可说是把12236142条数据全扫描了一次。

　　在锁的介绍中我们知道，锁越多，发生阻塞和死锁的几率就越大。
　　通过下图，对于page资源来说，就有IS锁(意向共享锁)上1000个。IS锁与X排它锁又不兼容，此时多用户在修改，删除表中数据时，将会发生阻塞或死锁的影响。

　　　　总结：如果在生产环境，面对大数据表，条件查询很频繁，又缺失索引，系统整体性能将会被拖垮。

　　2.2 查询索引查找的演示

　　用户根据model查询，缺少了一个索引，在给model建立索引后，再来看

--查询型号model 值STI5203 在全表中有三条

SELECT Model FROM dbo.Product WHERE Model='STI5203'

　　下图的执行计划告诉我们是索引查找，也就是索引使用上了，该索引名叫ix_mdoel. 扫描计数1 个区，逻辑读取次数为4次，耗时0毫秒.

　　再来看下索引查找的锁状态，下图告诉我们，只有锁往了一个page资源。

　　总结：在大表上，合理使用了索引查找后，不但查询响应时间变快了，而且没有了大量的锁，相应的在其它page页上的修改，删除应不会受到影响。

三. B-tree组织存储空间的影响

　　我们知道了对于聚集索引，它的叶子层就是数据本身，但当一个表有多个非聚集索引时，就需要对数据库存储空间加倍来支持这些索引的存储，所以从占用存储空间来说，在建非聚集索引时需要好好规划。下面是来自生产环境的一个表，有聚集索引和四个非聚集索引，来看看索引存储空间
在index_id=1的聚集索引中占用的空间total_pages是1448806页，也就是表的数据本身。 而非聚集索引占用空间total_pages是2180034页， 非聚集索引占用空间比表数据本身大了1.5倍。

树