SQLSERVER中KeyHashValue的作用(上)

SQLSERVER中KeyHashValue的作用(上)

SQLSERVER中KeyHashValue的作用(下)

原文的标题是:SQLSERVER在索引下如何找到哈希值的随想

现在知道KeyHashValue的作用了,所以就改了标题~

测试环境:SQLSERVER2005 开发者版

真的不好意思,我做实验的时候到最后还是没有找到这个问题的答案

问题是这样的:

当通过聚集索引查找和非聚集索引查找的时候,通过哈希码来匹配,然后找到相应记录的

既然通过哈希码来匹配,那么就需要一个hash bucket把所有索引页面的所有key/value全部加载到hash bucket

既然要全部加载到hash bucket就需要读取所有的索引页

我的测试脚本,我使用SET STATISTICS IO ON来测试是否有读取索引页的情况,但是到最后还是找不到规律

  1 --sql在聚集索引下如何找到哈希值的随想
  2 
  3 USE master
  4 GO
  5 --新建数据库IAMDB
  6 CREATE DATABASE SCANDB
  7 GO
  8 
  9 USE SCANDB
 10 GO
 11 
 12 
 13 
 14 --DROP TABLE clusteredtable
 15 --DROP TABLE nonclusteredtable
 16 
 17 
 18 --建立测试表
 19 CREATE TABLE clusteredtable(c1 INT IDENTITY(1,1), c2 VARCHAR (900))
 20 GO
 21 CREATE TABLE nonclusteredtable(c1 INT IDENTITY(1,1), c2 VARCHAR (900))
 22 GO
 23 
 24 
 25 --建立索引
 26 CREATE CLUSTERED INDEX cix_clusteredtable ON clusteredtable([C2])
 27 GO
 28 CREATE  INDEX ix_nonclusteredtable ON nonclusteredtable([C2])
 29 GO
 30 
 31 
 32 --插入测试数据
 33 DECLARE @a INT;
 34 SELECT @a = 1;
 35 WHILE (@a <= 100)
 36 BEGIN
 37     INSERT INTO clusteredtable VALUES ( CAST(@a AS NVARCHAR(2))+replicate('a', 880))
 38     SELECT @a = @a + 1
 39 END
 40 
 41 
 42 DECLARE @a INT;
 43 SELECT @a = 1;
 44 WHILE (@a <= 100)
 45 BEGIN
 46     INSERT INTO nonclusteredtable VALUES ( CAST(@a AS NVARCHAR(2))+replicate('a', 880))
 47     SELECT @a = @a + 1
 48 END
 49 
 50 
 51 
 52 
 53 --查询数据
 54 SELECT * FROM clusteredtable  ORDER BY [c1] ASC
 55 SELECT * FROM nonclusteredtable  ORDER BY [c1] ASC
 56 
 57 
 58 CREATE TABLE DBCCResult (
 59 PageFID NVARCHAR(200),
 60 PagePID NVARCHAR(200),
 61 IAMFID NVARCHAR(200),
 62 IAMPID NVARCHAR(200),
 63 ObjectID NVARCHAR(200),
 64 IndexID NVARCHAR(200),
 65 PartitionNumber NVARCHAR(200),
 66 PartitionID NVARCHAR(200),
 67 iam_chain_type NVARCHAR(200),
 68 PageType NVARCHAR(200),
 69 IndexLevel NVARCHAR(200),
 70 NextPageFID NVARCHAR(200),
 71 NextPagePID NVARCHAR(200),
 72 PrevPageFID NVARCHAR(200),
 73 PrevPagePID NVARCHAR(200)
 74 )
 75 
 76 TRUNCATE TABLE [dbo].[DBCCResult]
 77 
 78 INSERT INTO DBCCResult EXEC ('DBCC IND(SCANDB,nonclusteredtable,-1) ')
 79 
 80 SELECT * FROM [dbo].[DBCCResult] ORDER BY [PageType] DESC 
 81 
 82 DBCC TRACEON(3604,-1)
 83 GO
 84 DBCC PAGE(SCANDB,1,89,3) 
 85 GO
 86 
 87 checkpoint 
 88 DBCC DROPCLEANBUFFERS
 89 DBCC freesystemcache('all')
 90 GO
 91 -----------------------------------
 92 SET STATISTICS IO ON
 93 GO
 94 --聚集索引查找
 95 SELECT * FROM clusteredtable WHERE [c2]='18aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
 96 SET STATISTICS IO OFF
 97 GO
 98 
 99 
100 
101 (1 行受影响)
102'clusteredtable'。扫描计数 1,逻辑读取 4 次,物理读取 2 次,预读 0 次,lob 逻辑读取 0 次,lob 物理读取 0 次,lob 预读 0 次。
103 
104 
105 
106 
107 ----------------------------------------------------------------------------------------
108 checkpoint 
109 DBCC DROPCLEANBUFFERS
110 DBCC freesystemcache('all')
111 GO
112 -----------------------------------
113 SET STATISTICS IO ON
114 GO
115 --索引查找  、RID查找 、嵌套循环
116 SELECT * FROM nonclusteredtable WHERE [c2]='17aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
117 SET STATISTICS IO OFF
118 GO
119 
120 
121 
122 (1 行受影响)
123'nonclusteredtable'。扫描计数 1,逻辑读取 5 次,物理读取 1 次,预读 0 次,lob 逻辑读取 0 次,lob 物理读取 0 次,lob 预读 0 次。
View Code

聚集索引表的情况

非聚集索引表的情况

今天中午跟高文佳兄讨论了很长时间,我把关键讨论部分贴出来,大家参考参考,讨论的最后结果是:还没有解释到keyhashvalue字段实际的作用

感谢高文佳,头脑非常灵活

ō笑东风ō 9:27:10 
对了 你那个hash的问题 
ō笑东风ō 9:27:21 
感觉你研究的方向不对
ō笑东风ō 9:28:05 
当通过聚集索引查找和非聚集索引查找的时候,通过哈希码来匹配,然后找到相应记录的
桦少 9:28:53 
请指教
ō笑东风ō 9:29:00 
查找时不会使用hash来查找 因为hash值没有排序 无法最快查找
桦少 9:29:18 
ō笑东风ō 9:29:20  应该是按照key来查找
 
桦少 9:33:52
ō笑东风ō  9:29:20
应该是按照key来查找
桦少 9:33:55
说说你的思路
ō笑东风ō 9:34:18
在索引里已经按照KEY排序 对吧
ō笑东风ō 9:34:34
而按照key排序 能最快找到想要的值
桦少 9:35:38
key排序有争议
桦少 9:35:42
又怎样
桦少 9:35:58
你还没有说清楚

ō笑东风ō 9:37:21
先说key查找的

我记得你有篇blog里说过hashjoin
桦少 9:39:38
哪三个经典连接没有写
ō笑东风ō 9:40:56
反正我的观点是key查找最快 无须再使用hash来定位
ō笑东风ō 9:41:26
而只有在hash join才会用到hash

笑东风ō  9:40:56
反正我的观点是key查找最快 无须再使用hash来定位
而只有在hash join才会用到hash

桦少 12:50:35
你想好啦吗
ō笑东风ō 12:51:57
嗯 我还是认为聚簇索引和非聚簇索引只存在key lookup
桦少 12:55:46
key lookup
的原理是什么
桦少 12:55:52
操作步骤是怎样的
桦少 12:55:56
你知道吗
ō笑东风ō 12:59:31
就是平衡树的原理
桦少 13:00:31

ō笑东风ō 13:00:38
使用平衡树 对上百万的INT值进行查找只需要4步
桦少 13:00:58
你查找的时候是否需要从磁盘读取索引页面到内存
ō笑东风ō 13:01:05

桦少 13:01:06
先不说他用多少步
桦少 13:01:08
性能有多好
桦少 13:01:26
从磁盘读取整个表的索引页面到内存
桦少 13:01:29
整个表
桦少 13:01:41
然后构成你说的所谓的平衡树

桦少 13:01:46 
对吧
ō笑东风ō 13:02:06 
桦少 13:02:52 
我的问题就是这个
桦少 13:03:01 
我用statictis io
桦少 13:03:10 
看不出他会读取所有的索引页面
ō笑东风ō 13:04:25 
一次seek 当然不会读取所有的页面
ō笑东风ō 13:04:48 
只有scan才会读取所有页面
桦少 13:05:36 
你还是不明白我问的问题
桦少 13:06:18 
我说的是索引页
桦少 13:06:26 
不是数据页
ō笑东风ō 13:06:45 
索引也一样 
ō笑东风ō 13:06:50 
等等我给你做个demo
桦少 13:08:00 
还有 ō笑东风ō 13:08:30 
我现在有[BackupTestDB].[dbo].[TB1] 表中数据有245461条
桦少 13:08:43 
你说用二叉树
ō笑东风ō 13:08:44 
桦少 13:08:47 
如果是这样
桦少 13:08:59 
那么,keyhashvalue就没有意义了
ō笑东风ō 13:09:06 
不是二叉树 是B树
桦少 13:09:15 
桦少 13:09:23 
b树 桦少 13:09:51 
所以我从hash bucket的角度去思考
ō笑东风ō 13:10:22 
hash桶这个概念是为了HASH JOIN才产生的
桦少 13:10:36 
如果用b树,从第一个最左边的叶子节点开始从磁盘读取索引页面,组装一棵B树
ō笑东风ō 13:11:05 
继续
桦少 13:11:23 
如果是这样,keyhashvalue这个字段根本不需要
桦少 13:12:12 
用到keyalue的都可以用桶这个概念啊
桦少 13:12:19 
我觉得
桦少 13:12:47 
我觉得不用死磕书本
桦少 13:13:06 
死磕书本等于读死书
ō笑东风ō 13:14:28 
桦少 13:14:49 
桦少 13:15:58 
我以前做实验的时候也看到过keyhashvalue全部为null
桦少 13:16:47 
想写在SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(上)文章的最后面的
桦少 13:16:58 
但是因为解释不了这个现象
桦少 13:17:01 
最后没有写
桦少 13:19:42 
为什麽我提出这个想法
桦少 13:19:52 
其实我也是从性能和速度考虑的
ō笑东风ō 13:20:09 
骚等
桦少 13:20:21 
我的想法是:sqlserver有可能不用你刚才说的B树来找记录
ō笑东风ō 13:20:31 
我怀疑这个HASHvalus是为了在seek时做比较用的
桦少 13:20:45 
我画图给你看
桦少 13:22:42 
当我用聚集索引查找的时候
桦少 13:23:11 
key的字段是id
桦少 13:23:25 
表中的字段是id
桦少 13:23:32 
id是聚集索引字段
桦少 13:23:50 
value是数据页面号
桦少 13:24:12 
我要找id为9的那条记录
桦少 13:24:58 
等一下
桦少 13:25:02 
图还没画好
桦少 13:26:27 
桦少 13:26:51 
我需要将索引页69,88,102读取到内存
桦少 13:26:57 
构成一棵b树
桦少 13:27:13 
从左到右,从上到下查找
桦少 13:27:30 
直至找到key为9那条记录
桦少 13:27:59 
如果我select的是id为3的那条记录
桦少 13:28:17 
我就不用读取索引页88,102读取到内存
桦少 13:28:23 
只需要读取索引页面69
 
桦少 13:30:29 
改一下,数据页面编号没有英文字母的
桦少 13:30:30 
桦少 13:30:37 
睡醒再聊
桦少 14:05:59 
当我找id为9的记录的时候
桦少 14:06:16 
我需要扫描索引页面69和索引页面88
ō笑东风ō 14:06:28 
不需要扫面69
ō笑东风ō 14:06:42 
只需要扫描88和102
桦少 14:06:43 
说错了
桦少 14:06:54 
是的
桦少 14:07:15 
但是你也需要从磁盘读取索引页面69吧
桦少 14:07:22 
组装出一棵b树
桦少 14:08:56 
逐行逐行扫描 索引页面88和102里的记录
桦少 14:09:08 
直到扫描到id为9的那条记录才停止
桦少 14:09:14 
我的想法是
桦少 14:09:51 
我的想法是:sqlserver有可能不用你刚才说的B树来找记录
ō笑东风ō 14:09:53 
页面内扫描是这样
桦少 14:10:59 
将所有索引页面的key列和value列放进去hash桶
桦少 14:11:07 
ō笑东风ō 14:11:31 
我刚在我本地跑了下你的脚本 SQL SERVER 2008 SP2
桦少 14:11:32 
通过算法查找到id为9的那一条记录
ō笑东风ō 14:11:38 
没有hashkey
ō笑东风ō 14:11:59 
你的平台是什么
桦少 14:12:04 
这样就不用扫描:索引页面88和102里的记录
桦少 14:12:32 
这个过程当中,也是需要读取页面69,88,102
桦少 14:12:39  但是他就不用扫描
桦少 14:12:47  sql2005
ō笑东风ō 14:13:14 
我到时有一种猜测
桦少 14:13:57 
不然无办法解释keyhashvalue这个字段
ō笑东风ō 14:14:07 
当比如较大字符串的时候 如果将字符串先hash后比较hash值 如果hash值相同 在比较字符串 这样效率会高一些
桦少 14:16:54 
这种方法有一个缺点
ō笑东风ō 14:17:17 
什么缺点
桦少 14:18:10 
如果我select的是id为3的那条记录 他都会把所有索引页面读取到内存
桦少 14:18:20 
而不像B树
桦少 14:18:36 
桦少 14:18:43 
因为他需要在桶里面找
ō笑东风ō 14:19:53 
如果按照你所想的这样 无法快读定位某一个值的行 
ō笑东风ō 14:20:03 
必须扫描所有页
ō笑东风ō 14:20:17 
除非对hashvalue进行排序
桦少 14:21:01 
扫描所有索引页面
桦少 14:21:20 
把所有索引页面里的keyhashvalue读取到桶里面
桦少 14:21:22 
然后查找
ō笑东风ō 14:26:27 
而且到hash桶后 还需要排序 如果不排序 需要全部遍历
桦少 14:27:33 
嗯嗯
桦少 14:27:43 
所以我的文章标题是:随想
ō笑东风ō 14:29:36 
我知道有一种程序设计 是这样做的 就是对大字段做hash 然后对hash作为一列存储 对hash列建立索引 
ō笑东风ō 14:30:04 
这样做等值查询时能提高查询效率
桦少 14:32:58 
高兄你是不是想偏了
桦少 14:33:09 
不是只有大字段才有hash
ō笑东风ō 14:33:38 
我只是说这是一种设计思路 
桦少 14:33:39 
ō笑东风ō 14:34:14 
任何数据都可以被hash
桦少 14:34:37 
不过这里好像说不过去
ō笑东风ō 14:36:10 
而且林兄你看到的这些都是非叶子节点哈
桦少 14:50:22 
当然是非叶子节点啦
桦少 14:50:33 
叶子节点就是数据页面
ō笑东风ō 14:51:28 
这个hashvalue应该跟seek无关
桦少 14:52:39 
所以我才说无办法解释嘛
ō笑东风ō 14:59:25 
嗯嗯 
原文地址:https://www.cnblogs.com/lyhabc/p/3472089.html