堆上的非聚集索引与聚集索引的性能 [关闭]
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【中文标题】堆上的非聚集索引与聚集索引的性能 [关闭]【英文标题】：Performance of Non Clustered Indexes on Heaps vs Clustered Indexes [closed] 【发布时间】：2011-07-02 22:30:48 【问题描述】：This 2007 White Paper 比较了单个 select/insert/delete/update 和 range select 语句在以聚集索引组织的表上与在相同键列上以非聚集索引组织为堆的表上的性能CI 表。
通常，聚集索引选项在测试中表现更好，因为只需要维护一个结构并且不需要书签查找。
本文未涵盖的一个可能有趣的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，我预计堆甚至可能会表现得更好，因为一旦在 NCI 叶级 SQL Server 有一个 RID 可以直接遵循，而不需要遍历聚集索引。
有没有人知道在这个领域已经进行了类似的正式测试，如果知道，结果如何？
【问题讨论】：
我已经为这个问题添加了一个赏金，看看它是否会吸引更多相关的答案。请注意，这个问题是关于一个非常具体的方面，而不是关于 CI 是否比堆更好的一般问题。 NB：我也意识到 CI 和堆之间在该领域的相对性能无疑将取决于细节，例如 CI 的深度以及可能还有很多其他事情，这就是为什么我希望找到其他人的测试结果的原因。 ...或者换一种说法，我问的是使用逻辑 RID 而不是物理 RID 对性能的（任何）影响。 最初迁移到DBA，但应要求未删除。 请求的原因是取消迁移时取消赏金的unfair bounty situation。 【参考方案1】：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，将记录分组到大约 500k 组中。名为heap 的第一个表在字段group 上获得了非聚集索引。第二个名为clust 的表在名为key 的顺序字段上有一个聚集索引，在group 字段上有一个非聚集索引
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 会在结果中提到。）
注意：CPU 和持续时间以毫秒表示
1000 个查询 从结果中消除了零 CPU 查询 从结果中消除了 0 行受影响的行
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
此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：
721 行的 CPU > 0 并且影响超过 0 行cmd.CommandText = "select * from heap where group between @id and @id+1000";
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。
对于表clust，结果为：
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：
721 行的 CPU > 0 并且影响超过 0 行cmd.CommandText = "select * from clust where group between @id and @id+1000";
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";
此基准测试的结果适用于heap：
873 行的 CPU > 0 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
此基准测试的结果适用于clust：
865 行有 > 0 CPU 并影响超过 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
heap 的此基准测试结果：
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：
811 行的 CPU > 0 并且影响超过 0 行cmd.CommandText = "update heap set amount = amount + @id where group between @id and @id+1000";
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。
clust 的此基准测试结果：
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：
853 行的 CPU > 0 并且影响超过 0 行cmd.CommandText = "update clust set amount = amount + @id where group between @id and @id+1000";
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
heap 的此基准测试结果：
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：
724 行的 CPU > 0 并且影响超过 0 行cmd.CommandText = "delete heap where group between @id and @id+1000";
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。
clust 的此基准测试结果：
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：
751 行的 CPU > 0 并且影响超过 0 行
cmd.CommandText = "delete clust where group between @id and @id+1000";
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（...）， (...), (...), (...), (...), (...)
heap 的此基准测试结果：
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 语句的 CPU > 0
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。
clust 的此基准测试结果：
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 个语句的 CPU > 0
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
虽然在使用聚集索引和非聚集索引访问表时（使用非聚集索引时）会进行更多的逻辑读取，但性能结果是：
SELECT 语句具有可比性 使用聚集索引，UPDATE 语句速度更快 使用聚集索引可以更快地删除语句 使用聚集索引，INSERT 语句速度更快当然，我的基准测试仅限于特定类型的表和非常有限的查询集，但我认为基于这些信息，我们已经可以开始说，创建聚集索引实际上总是更好你的桌子。
2011 年 3 月 9 日更新：
从添加的结果中我们可以看出，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，我在其中绘制了堆与集群的每个查询的加权持续时间。
正如您所见，插入语句的性能配置文件非常有趣。峰值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。
【讨论】：
@Martin 我将在下周找到一些时间时尝试在有几张表和 5 亿条记录的服务器上运行它。 +1 很棒的东西。一些有趣的结果。 我怀疑这个测试的真实性。有些部分需要认真注意，例如声称聚集索引更快的 INSERT 性能 - CLUST 版本中的读取次数更多，但经过的时间更少。我个人会忽略 10 毫秒以内的经过时间（时间可变性）——这意味着小于读取计数。 查看 Kimberly Tripp 的 The Clustered Index Debate Continues，她解释了为什么大多数（如果不是全部）使用聚簇表的操作比使用堆更快 - 有些与您的结果相反... @Martin，@Richard，@marc_s。我现在正在研究一个更严肃的基准。我希望能够在今天晚些时候添加结果。【参考方案2】：正如索引女王 Kimberly Tripp 在她的博客文章 The Clustered Index Debate continues... 中很好地解释的那样，在数据库表上拥有一个集群键几乎可以加快 所有 操作 - 而不仅仅是 SELECT .
与聚簇表相比，在堆上的 SELECT 通常较慢，只要您选择 good 聚簇键 - 类似于 INT IDENTITY。如果您使用非常糟糕的集群键，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。但在这种情况下，您确实需要首先清理您的数据库设计......
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，你应该会在所有方面受益。
【讨论】：
这是一个非答案。 Martin 在 SQL Server 上相当扎实；该问题旨在从性能测试中获得经过实际测试验证的结果，而不是更多的理论。以上是关于堆上的非聚集索引与聚集索引的性能 [关闭]的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
MySQL中怎样创建聚集索引和非聚集索引，求创建这两种索引的SQL语句。谢谢