堆上非聚集索引与聚集索引的性能
Mar*_*ith 39 sql-server clustered-index
这份 2007 年的白皮书比较了单个 select/insert/delete/update 和 range select 语句在组织为聚集索引的表上的性能与在与 CI 相同的键列上组织为具有非聚集索引的堆的表上的性能桌子。
一般来说，聚集索引选项在测试中表现更好，因为只有一种结构需要维护，而且不需要书签查找。
该论文未涵盖的一个潜在有趣案例是堆上的非聚集索引与聚集索引上的非聚集索引之间的比较。在那种情况下，我曾期望堆甚至可能表现得更好，因为一旦在 NCI 叶级 SQL Server 有一个 RID 可以直接跟随，而不需要遍历聚集索引。
有没有人知道在这个领域进行过类似的正式测试，如果有，结果是什么？
Fil*_*Vos 41
为了检查您的请求，我按照此方案创建了 2 个表：
- 790 万条记录代表余额信息。
- 一个从 1 到 790 万的身份字段
- 一个数字字段，将记录分组为大约 500k 组。
调用的第一个表heap在字段上获得了一个非聚集索引group。第二个表在被调用clust的顺序字段上有一个聚集索引，在该字段上有key一个非聚集索引group
测试在具有 2 个超线程内核、4Gb 内存和 64 位 Windows 7 的 I5 M540 处理器上运行。
Microsoft SQL Server 2008 R2 (RTM) - 10.50.1600.1 (X64)
Apr 2 2010 15:48:46
Developer Edition (64-bit) on Windows NT 6.1 <X64> (Build 7601: Service Pack 1)
2011 年 3 月 9 日更新：我通过运行以下 .net 代码并在 Sql Server Profiler 中记录 Duration、CPU、Reads、Writes 和 RowCounts 进行了第二次更广泛的基准测试。（使用的 CommandText 将在结果中提及。）
注意： CPU 和持续时间以毫秒表示
- 1000 次查询
- 结果中消除了零 CPU 查询
- 从结果中消除了 0 行受影响
int[] idList = new int[] { 6816588, 7086702, 6498815 ... }; // 1000 values here.
using (var conn = new SqlConnection(@"Data Source=myserver;Initial Catalog=mydb;Integrated Security=SSPI;"))
{
conn.Open();
using (var cmd = new SqlCommand())
{
cmd.Connection = conn;
cmd.CommandType = CommandType.Text;
cmd.CommandText = "select * from heap where common_key between @id and @id+1000";
cmd.Parameters.Add("@id", SqlDbType.Int);
cmd.Prepare();
foreach (int id in idList)
{
cmd.Parameters[0].Value = id;
using (var reader = cmd.ExecuteReader())
{
int count = 0;
while (reader.Read())
{
count++;
}
Console.WriteLine(String.Format("key: {0} => {1} rows", id, count));
}
}
}
}
2011 年 3 月 9 日更新结束。
选择性能
为了检查性能数字，我在堆表和集群表上执行了一次以下查询：
select * from heap/clust where group between 5678910 and 5679410
select * from heap/clust where group between 6234567 and 6234967
select * from heap/clust where group between 6455429 and 6455729
select * from heap/clust where group between 6655429 and 6655729
select * from heap/clust where group between 6955429 and 6955729
select * from heap/clust where group between 7195542 and 7155729
该基准测试的结果适用于heap：
rows reads CPU Elapsed
----- ----- ----- --------
1503 1510 31ms 309ms
401 405 15ms 283ms
2700 2709 0ms 472ms
0 3 0ms 30ms
2953 2962 32ms 257ms
0 0 0ms 0ms
2011 年 3 月 9 日更新：
cmd.CommandText = "select * from heap where group between @id and @id+1000";
- 721 行有 > 0 CPU 并影响超过 0 行
Counter Minimum Maximum Average Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts 1001 69788 6368 -
Cpu 15 374 37 0.00754
Reads 1069 91459 7682 1.20155
Writes 0 0 0 0.00000
Duration 0.3716 282.4850 10.3672 0.00180
2011 年 3 月 9 日更新结束。
该表clust的结果是：
rows reads CPU Elapsed
----- ----- ----- --------
1503 4827 31ms 327ms
401 1241 0ms 242ms
2700 8372 0ms 410ms
0 3 0ms 0ms
2953 9060 47ms 213ms
0 0 0ms 0ms
2011 年 3 月 9 日更新：
cmd.CommandText = "select * from clust where group between @id and @id+1000";
- 721 行有 > 0 CPU 并影响超过 0 行
Counter Minimum Maximum Average Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts 1001 69788 6056 -
Cpu 15 468 38 0.00782
Reads 3194 227018 20457 3.37618
Writes 0 0 0 0.0
Duration 0.3949 159.6223 11.5699 0.00214
2011 年 3 月 9 日更新结束。
SELECT WITH JOIN 性能
cmd.CommandText = "select * from heap/clust h join keys k on h.group = k.group where h.group between @id and @id+1000";
该基准测试的结果适用于heap：
873 行有 > 0 个 CPU 并且影响超过 0 行
Counter Minimum Maximum Average Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts 1009 4170 1683 -
Cpu 15 47 18 0.01175
Reads 2145 5518 2867 1.79246
Writes 0 0 0 0.00000
Duration 0.8215 131.9583 1.9095 0.00123
该基准测试的结果适用于clust：
865 行有 > 0 个 CPU 并且影响超过 0 行
Counter Minimum Maximum Average Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts 1000 4143 1685 -
Cpu 15 47 18 0.01193
Reads 5320 18690 8237 4.97813
Writes 0 0 0 0.00000
Duration 0.9699 20.3217 1.7934 0.00109
更新性能
第二批查询是更新语句：
update heap/clust set amount = amount + 0 where group between 5678910 and 5679410
update heap/clust set amount = amount + 0 where group between 6234567 and 6234967
update heap/clust set amount = amount + 0 where group between 6455429 and 6455729
update heap/clust set amount = amount + 0 where group between 6655429 and 6655729
update heap/clust set amount = amount + 0 where group between 6955429 and 6955729
update heap/clust set amount = amount + 0 where group between 7195542 and 7155729
此基准测试的结果heap：
rows reads CPU Elapsed
----- ----- ----- --------
1503 3013 31ms 175ms
401 806 0ms 22ms
2700 5409 47ms 100ms
0 3 0ms 0ms
2953 5915 31ms 88ms
0 0 0ms 0ms
2011 年 3 月 9 日更新：
cmd.CommandText = "update heap set amount = amount + @id where group between @id and @id+1000";
- 811 行有 > 0 个 CPU 并且影响超过 0 行
Counter Minimum Maximum Average Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts 1001 69788 5598 811
Cpu 15 873 56 0.01199
Reads 2080 167593 11809 2.11217
Writes 0 1687 121 0.02170
Duration 0.6705 514.5347 17.2041 0.00344
2011 年 3 月 9 日更新结束。
此基准测试的结果clust：
rows reads CPU Elapsed
----- ----- ----- --------
1503 9126 16ms 35ms
401 2444 0ms 4ms
2700 16385 31ms 54ms
0 3 0ms 0ms
2953 17919 31ms 35ms
0 0 0ms 0ms
2011 年 3 月 9 日更新：
cmd.CommandText = "update clust set amount = amount + @id where group between @id and @id+1000";
- 853 行有 > 0 个 CPU 并且影响超过 0 行
Counter Minimum Maximum Average Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts 1001 69788 5420 -
Cpu 15 594 50 0.01073
Reads 6226 432237 33597 6.20450
Writes 0 1730 110 0.01971
Duration 0.9134 193.7685 8.2919 0.00155
2011 年 3 月 9 日更新结束。
删除基准
我运行的第三批查询是删除语句
delete heap/clust where group between 5678910 and 5679410
delete heap/clust where group between 6234567 and 6234967
delete heap/clust where group between 6455429 and 6455729
delete heap/clust where group between 6655429 and 6655729
delete heap/clust where group between 6955429 and 6955729
delete heap/clust where group between 7195542 and 7155729
此基准测试的结果heap：
rows reads CPU Elapsed
----- ----- ----- --------
1503 10630 62ms 179ms
401 2838 0ms 26ms
2700 19077 47ms 87ms
0 4 0ms 0ms
2953 20865 62ms 196ms
0 4 0ms 9ms
2011 年 3 月 9 日更新：
cmd.CommandText = "delete heap where group between @id and @id+1000";
- 724 行有 > 0 CPU 并影响超过 0 行
Counter Minimum Maximum Average Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts 192 69788 4781 -
Cpu 15 499 45 0.01247
Reads 841 307958 20987 4.37880
Writes 2 1819 127 0.02648
Duration 0.3775 1534.3383 17.2412 0.00349
2011 年 3 月 9 日更新结束。
此基准测试的结果clust：
rows reads CPU Elapsed
----- ----- ----- --------
1503 9228 16ms 55ms
401 3681 0ms 50ms
2700 24644 46ms 79ms
0 3 0ms 0ms
2953 26955 47ms 92ms
0 3 0ms 0ms
2011 年 3 月 9 日更新：
cmd.CommandText = "delete clust where group between @id and @id+1000";
- 751 行有 > 0 CPU 并影响超过 0 行
Counter Minimum Maximum Average Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts 144 69788 4648 -
Cpu 15 764 56 0.01538
Reads 989 458467 30207 6.48490
Writes 2 1830 127 0.02694
Duration 0.2938 2512.1968 24.3714 0.00555
2011 年 3 月 9 日更新结束。
插入基准
基准测试的最后一部分是插入语句的执行。
插入堆/簇 (...) 值 (...)、(...)、(...)、(...)、(...)、(...)
此基准测试的结果heap：
rows reads CPU Elapsed
----- ----- ----- --------
6 38 0ms 31ms
2011 年 3 月 9 日更新：
string str = @"insert into heap (group, currency, year, period, domain_id, mtdAmount, mtdAmount, ytdAmount, amount, ytd_restated, restated, auditDate, auditUser)
values";
for (int x = 0; x < 999; x++)
{
str += string.Format(@"(@id + {0}, 'EUR', 2012, 2, 0, 100, 100, 1000 + @id,1000, 1000,1000, current_timestamp, 'test'), ", x);
}
str += string.Format(@"(@id, 'CAD', 2012, 2, 0, 100, 100, 1000 + @id,1000, 1000,1000, current_timestamp, 'test') ", 1000);
cmd.CommandText = str;
- 912 条语句有 > 0 CPU
Counter Minimum Maximum Average Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts 1000 1000 1000 -
Cpu 15 2138 25 0.02500
Reads 5212 7069 6328 6.32837
Writes 16 34 22 0.02222
Duration 1.6336 293.2132 4.4009 0.00440
2011 年 3 月 9 日更新结束。
此基准测试的结果clust：
rows reads CPU Elapsed
----- ----- ----- --------
6 50 0ms 18ms
2011 年 3 月 9 日更新：
string str = @"insert into clust (group, currency, year, period, domain_id, mtdAmount, mtdAmount, ytdAmount, amount, ytd_restated, restated, auditDate, auditUser)
values";
for (int x = 0; x < 999; x++)
{
str += string.Format(@"(@id + {0}, 'EUR', 2012, 2, 0, 100, 100, 1000 + @id,1000, 1000,1000, current_timestamp, 'test'), ", x);
}
str += string.Format(@"(@id, 'CAD', 2012, 2, 0, 100, 100, 1000 + @id,1000, 1000,1000, current_timestamp, 'test') ", 1000);
cmd.CommandText = str;
- 946 条语句有 > 0 CPU
Counter Minimum Maximum Average Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts 1000 1000 1000 -
Cpu 15 2403 21 0.02157
Reads 6810 8997 8412 8.41223
Writes 16 25 19 0.01942
Duration 1.5375 268.2571 6.1463 0.00614
2011 年 3 月 9 日更新结束。
结论
尽管在访问具有聚集索引和非聚集索引的表（使用非聚集索引时）时会进行更多的逻辑读取，但性能结果是：
- SELECT 语句具有可比性
- 有了聚集索引，UPDATE 语句会更快
- DELETE 语句使用聚集索引会更快
- INSERT 语句在使用聚集索引的情况下更快
当然，我的基准测试对特定类型的表和非常有限的查询集非常有限，但我认为根据这些信息，我们已经可以开始说在表上创建聚集索引实际上总是更好。
2011 年 3 月 9 日更新：
从添加的结果中可以看出，有限测试的结论并非在所有情况下都是正确的。
现在的结果表明，唯一受益于聚集索引的语句是更新语句。其他语句在具有聚集索引的表上慢约 30%。
一些额外的图表，其中我绘制了堆与集群的每个查询的加权持续时间。
如您所见，插入语句的性能配置文件非常有趣。尖峰是由几个数据点引起的，这些数据点需要更长的时间才能完成。
2011 年 3 月 9 日更新结束。
mar*_*c_s 12
正如金伯利·特里普（Kimberly Tripp）——索引女王——在她的博客文章中很好地解释了聚集索引辩论继续......，在数据库表上拥有一个聚集键几乎可以加速所有操作 - 不仅仅是SELECT.
SELECT 在堆上通常比集群表慢，只要您选择一个好的集群键 - 像INT IDENTITY. 如果您使用非常糟糕的聚类键，例如 GUID 或具有大量可变长度组件的复合键，那么，但只有这样，堆可能会更快。但是在那种情况下，您确实需要首先清理数据库设计......
所以总的来说，我认为堆中没有任何意义——选择一个好的、有用的集群键，你应该在所有方面都受益。
- 这是一个没有答案的。Martin 在 SQL Server 上非常可靠；该问题旨在从性能测试中获得真实世界的测试验证结果，而不是更多的理论。 (3认同)
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