Sql Sql Server Indexing

Verständnis der Unterschiede zwischen einem Table Scan und einem Clustered Index Scan

Wenn Sie mit Datenbanken arbeiten, sind Ihnen möglicherweise die Begriffe Table Scan und Clustered Index Scan begegnet. Obwohl beide Methoden dazu dienen, Daten in einer SQL Server-Datenbank abzurufen, funktionieren sie unterschiedlich und haben unterschiedliche Leistungsauswirkungen. In diesem Blogbeitrag werden wir die grundlegenden Unterschiede zwischen ihnen untersuchen und erläutern, warum die eine besser als die andere angesehen werden könnte.

Was ist ein Table Scan?

Ein Table Scan tritt auf, wenn die Datenbank-Engine alle Datenseiten einer Tabelle durchsucht, um die Zeilen zu finden, die einem bestimmten Kriterium entsprechen. Diese Methode ist einfach, aber ineffizient, insbesondere wenn die Tabelle eine große Anzahl von Datensätzen enthält.

  • Heap-Tabelle: Wenn eine Tabelle keinen clusterierten Index hat, wird sie als Heap-Tabelle klassifiziert. Das bedeutet, dass die Datenseiten nicht in einer bestimmten Reihenfolge organisiert sind, was Folgendes zur Folge hat:
    • Keine verknüpften Datenseiten
    • Nachschläge in die Index Allocation Map (IAM) sind notwendig, um die Seiten zu durchqueren.

Was ist ein Clustered Index Scan?

Im Gegensatz dazu nutzt ein Clustered Index Scan einen clusterierten Index, um Daten effizienter abzurufen. In einer clusterierten Tabelle sind die Datenseiten in einer bestimmten Reihenfolge (gemäß der indizierten Spalte) organisiert, was eine bessere Leistung während der Scans ermöglicht.

  • Doppelt verkettete Liste: Die Datenseiten sind durch eine doppelt verkettete Liste verbunden. Das bedeutet:
    • Sequenzielle Scans können schneller durchgeführt werden.
    • Weniger Overhead, wenn Sie eine bestimmte Datenzeile finden müssen, da die Daten sortiert sind.

LeistungVergleich: Table Scan vs. Clustered Index Scan

Lassen Sie uns tiefer eintauchen, warum ein Clustered Index Scan oft einem Table Scan vorgezogen wird, und dies anhand eines Beispiels detaillierter erläutern.

Beispielabfrage

Betrachten Sie folgendes Beispiel:

  1. Ohne einen clusterierten Index (Heap-Tabelle):

    DECLARE @temp TABLE (SomeColumn VARCHAR(50));
INSERT INTO @temp SELECT 'SomeVal';
SELECT * FROM @temp;

  2. Mit einem clusterierten Index:

    DECLARE @temp TABLE (RowID INT NOT NULL IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY, SomeColumn VARCHAR(50));
INSERT INTO @temp SELECT 'SomeVal';
SELECT * FROM @temp;

Leistungsanalyse

So schneiden die beiden Methoden im Vergleich zueinander ab:

  • Table Scans:

    • Scannen erfordert das Durchqueren aller Seiten.
    • Nutzt einen zweiten Schreibvorgang in die IAM, was die Leistung verlangsamen kann.

  • Clustered Index Scans:

    • Da die Daten geordnet sind, kann beim Ausführen einer Abfrage mit einer WHERE-Klausel die Menge der gescannten Daten erheblich reduziert werden.
    • Selbst bei Abfragen, die alle Zeilen abrufen, ist die verkettete Natur der Seiten geringfügig schneller als bei einem Heap.

Wann jede Methode verwenden

  • Ein Clustered Index Scan ist im Allgemeinen effizienter, da:

    • Er kann Bereichsabfragen effektiv verarbeiten.
    • Er ermöglicht optimale Leistung durch CLUSTERED INDEX SEEK-Operationen.

  • Table Scans sind in Situationen weniger effizient, in denen:

    • Es erhebliche Datensätze und keine Ordnung gibt.
    • Sie bedingte Nachschläge haben, die keine indizierte Struktur nutzen können.

Auswirkungen auf Insert-, Update- und Delete-Operationen

  • INSERT-, UPDATE- und DELETE-Leistung:

    • In Experimenten wurde gezeigt, dass clusterierte Indizes Heap-Tabellen bei:
      • INSERT-Operationen (3% schneller)
      • UPDATE-Operationen (8% schneller)
      • DELETE-Operationen (18% schneller) überlegen sind.

  • Allerdings können Heap-Tabellen unter hoher Last Leistungsverbesserungen aufgrund des geringeren Wartungsaufwands erzielen, jedoch auf Kosten langsamerer Abrufe während Nachschlagevorgängen.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sowohl Table Scans als auch Clustered Index Scans alle Datensätze in einer Tabelle scannen können, jedoch der Clustered Index Scan aufgrund seines strukturierten Ansatzes und seiner schnelleren Durchquerungsmöglichkeiten in der Regel effizienter ist. Durch das Verständnis dieser Unterschiede können Datenbankadministratoren und Entwickler bessere Entscheidungen über Indexierung und Datenabrufstrategien treffen, was zu einer verbesserten Leistung ihrer SQL Server-Anwendungen führt.

Wenn Sie Ihre SQL-Abfragen und Abrufprozesse optimieren möchten, sollten Sie in Betracht ziehen, clusterierte Indizes dort zu implementieren, wo dies aufgrund der Bedürfnisse Ihrer Datenbank und der Natur Ihrer Abfragen angemessen ist.