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淺析SQL Server數據庫中的偽列以及偽列的含義

是個 而不是 reat 位置 att new 說了 偏移 否則

SQL Server中的偽列

下午看QQ群有人在討論(非聚集)索引的存儲,
說,對於聚集索引表,非聚集索引存儲的是索引鍵值+聚集索引鍵值;對於非聚集索引表,索引存儲的是索引鍵值+RowId,這應該是一個常識,對此不作具體詳細闡述。
這裏主要是提到的RowId引起了一點思考。
那麽,這個RowId是個什麽玩意?能不能更加直觀一點來看看RowId的信息?代表什麽含義?這個當然也是可以的。
Oracle中的表中有一個偽列的概念,就是在查詢表的時候加上select rowid,* from Table,會查詢出來偽列。
SQL Server中同樣有這麽一個偽列,在SQL Server中,這個偽列的可以認為是數據行的物理地址,下面簡單來觀察一下這個RowId以及RowId的含義。

偽列的測試

  建一張簡單的表,下面借助這個表來查看說明偽列

CREATE TABLE Test
(
    id int identity(1,1),
    name varchar(50)
)
GO

INSERT INTO Test VALUES (NEWID())
GO 100

SQL Server中有一個未公開的偽列“%%physloc%%”,也就是在查詢的時候,對於任何一張表,可以加上這個字段,比如如下,就可以查到表中每一行的偽列。

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這個偽列的類型是binary(8),也就是有8個字節,參考上圖的DATALENGTH(%%physloc%%) as Len,

%%physloc%%返回的記錄的物理地址,其中前四個字節表示頁號,中間兩個字節表示文件號,最後兩個字節表示槽號
為了更加方便地觀察偽列的含義,sqlserver提供了一個未公開的系統函數sys.fn_PhysLocFormatter,下面借助sys.fn_PhysLocFormatter這個函數來繼續觀察這個偽列
如下圖,這裏就可以清晰地看到偽列中的信息了。

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  比如第一行中的(1:73:0),上面說了,其中前四個字節表示頁號,中間兩個字節表示文件號,最後兩個字節表示槽號,
  (1:73:0)這種格式是經過sys.fn_PhysLocFormatter格式化顯式之後的結果。
  把文件號1放在最前面,中間的73是頁號(page number),最後一位0是槽號(sloc number)。

  下面粗略地說一下這幾個字段的含義。這裏要求對SQL Server的存儲只是有一個基本的認識,否則看的雲裏霧裏。

  1,首先說什麽是文件號

  如截圖,文件號就是數據庫的數據文件編號,這裏只有一個數據文件,文件編號為1,
  建表的時候默認(這裏也只能建立)建立在fileid = 1 的文件上面,fileid=2的是日誌文件,就不多說了。

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  2,其次是頁號,頁號就是分配給當前這張表的數據頁面(8kb的最小分配單元)的頁號,我們看一下Test這個表的頁面情況

  借助DBCC IND命令,查詢分配給這個表的頁面信息,其中77號頁面是IMA也面,至於什麽事IMA頁面,不多解釋。
  73號頁面才是真正存儲數據的頁,與上面的1:73:0中的73一樣,沒毛病。

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  3,最後看一下槽號,槽號的概念要對SQL Server的數據頁面有一個基本的認識,這裏盜用一張網友的圖。

  所謂的槽號就是在數據頁面中,每個頁面存儲多行數據,槽號用來標記每一行數據的偏移量,用大白話說就是“存儲每一行數據的地址空間開始的位置”,
  因為每一行數據的總長度是不一樣的(存在可變長度列的情況下),每一行的占用的存儲空間也是不一樣的,
  槽號或者行偏移量就是說明每一行數據在頁內的開始位置。
  不過sys.fn_PhysLocFormatter格式化顯式的槽號並不是如下截圖的偏移量,而是第N個數據行的這個N的信息,
  因此第1行的槽號就是1,第2行的槽號就是2,以此類推,當第一個page存儲滿之後,從第二個page開始存儲,槽號又從0開始編號且累加

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  至此,對SQL Server的偽列,也就說經常說的RowId有了一個簡單的認識。
  這裏可以認為,在SQL Server數據庫中,偽列RowId就是數據行的物理地址,至於別的數據庫中的偽列(RowId)是不是物理地址倒是不確定(很有可能也是的)

這裏簡單提一下一開始說的一個問題:
為什麽SQL Server的聚集表(有聚集索引的表)存儲數據的時候存儲的是“索引鍵值+聚集索引鍵值”,對於非聚集索引表,索引存儲的是索引鍵值+RowId?
或者反過來說,為什麽聚集索引表的非聚集索引存儲的是“索引鍵值+聚集索引鍵值”而不是“索引存儲的是索引鍵值+RowId”
作為一個常識,聚集索引要按照聚集索引的順序存放,這就意味著聚集索引表的行數據物理位置有可能發生變化,比如在眾所周知的“頁拆分(page split)”中發生變化,
在數據行的物理位置發生了變化的時候,如果非聚集索引存儲的是索引鍵值+RowId,那麽這個RowId也勢必要發生變化,這個變化當然要耗費一定的性能,
為了防止此種情況的發生,聚集表中的非聚集索引存儲成相對不變的索引鍵值+聚集索引鍵值,因為在數據行的物理位置發生變化的時候,聚集索引鍵值是相對不變的,這一點也不難理解。
當然有一種例外,當對聚集索引表做更新的時候,直接更新聚集索引的鍵值,這樣的話,也有可能造成聚集索引表中當前數據行的物理位置發生變化,這一點也比較有意思,就不展開敘述了。
這一點跟繞口令一樣,這裏要求對SQL Server中的聚集索引和非聚集索引,以及存儲結構有一個

最後高能預警

  高能預警,別說我瞎比比誤導人,上述解析偽列的函數sys.fn_PhysLocFormatter是一個未公開的函數,
  未公開的函數就有可能潛在一些問題,事實上這個函數有一個非常嚴重的bug。
  該bug就是在解析物理存儲位置的時候有一定的邏輯錯誤,這個問題早有細心的人分析過了
  參考:http://blog.itpub.net/81227/viewspace-751898/
  目前測試來看,在SQL Server中仍然存在bug,N前年啃書的時候就了解到有這麽一個函數,
  但是一直不想提及sys.fn_PhysLocFormatter這個函數的原因,因此對於未公開的函數,請不要做驗證性測試,
  再次聲明:該函數有bug,請謹慎使用。

總結

  本文簡單闡述了SQL Server中的偽列,以及偽列的含義,通過偽列對非聚集索引以及數據行的存儲結構有一個簡單的了解。

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