클러스터되지 않은 인덱스로 인덱스 액세스

Question

두 개의 데이터 테이블이있는 경우. 하나는 클러스터 된 색인 CINDEX를 가지며, 다른 하나는 힙 HEAP입니다.

모두 같은 열에 클러스터되지 않은 인덱스가 -

내 클러스터 된 인덱스의 열이 같은 인 ROWID와 같은 크기 때문에 클러스터되지 않은 인덱스 모두의 깊이있는 가정 SEARCHCOL합니다. 적은 I 걸릴 것

는/O의는

a) SELECT * FROM CINDEX WHERE SEARCHCOL = :1 

b) SELECT * FROM HEAP WHERE SEARCHCOL = :1 

이 선택 ... 테이블 행을 가져 또는 b 설명하는 이유 상태에있는 가정

Answer 1

Searchcol는 계획을 충분히 선택성이있는 경우 클러스터되지 않은 인덱스 (둘 사이에서 동일 함)에 대한 예상 된 검색을 수행 한 다음 클러스터 된 인덱스 또는 힙을 검색하여 모든 열을 * 프로젝션을 충족시키는 것으로 가져와야합니다. 이 힙 검색은 힙 행이 이동되지 않은 경우 BTree 찾기와 비교하여 힙 (페이지별로 직접 검색 : 슬롯)에서 더 빠를 것입니다 (행이 포함 된 리프 페이지에 1-2 개의 비 리프 페이지를 채워야 함) . 힙 행이 이동 된 경우 조회는 새 페이지에서 전달 포인터를 추적해야합니다. 즉, 새로운 논리 읽기 IO를 의미하며, 여러 번 이동 한 경우 해당 위치를 찾을 때까지 계속됩니다. 따라서 일반적으로 힙은 1-2 논리적 읽기 IO (조회에서 탐색의 비 리프 부분)를 절약합니다.

SEARCHCOL이 충분히 선택 적이 지 않고 쿼리가 Tipping Point에 도달하면 다른 계획은 키순으로 클러스터 된 인덱스를 검색하고 베타는 할당 순서대로 힙을 검색하므로 모든 베팅이 해제됩니다 up과 거의 같은 IO).

그러나이 종류의 미세 관측 (1-2 페이지 IO)은 힙 대 BTree에 대한 결정을 내릴 때 건강하지 못하다는 것을 경고해야합니다. 내 취해야 는 항상 명시 적 이유는하지 않는 한 BTree를 선택합니다. 명시 적 이유는 일반적으로 INSERT 성능 (HEAP가 BTrees 주변에서 원을 실행하는 곳)이며 데이터가 빠른 업로드 성능을 위해 힙에로드 된 다음 Escape 데이터로드 시나리오를 의미하며 힙은 클러스터 된 인덱스로 바뀌고 오퍼레이션을 빅 팩트 테이블로 전환하십시오.