一個表隻能有一個聚集索引，資料行以此聚集索引的順序進行存儲，一個表卻能有多個非聚集索引。我們已經讨論了聚集索引的結構，這篇我們會看下非聚集索引結構。
非聚集索引的邏輯呈現
簡單來說，非聚集索引是表的子集。當我們定義了一個非聚集索引時，SQL Server把整套非聚集索引鍵存在不同的頁裡。我們來看下一個包含BusinessEntityID(PK),PersonType,FirstName,LastName這4列的表，這個表上有一個非聚集索引定義。主體表按BusinessEntityID列（聚集索引鍵）的順序存儲。非聚集索引的存儲是與主體表分離的。如果你仔細看非聚集索引表，你會發現，記錄是按Firstname，lastname 列的順序排列的。簡單了解下，非聚集索引就是主體表的子集。
假設現在我們要找出first name值為Michael的記錄。如果你從實體表找的話，我們需要從頭到腳把每條記錄比對一次，因為記錄并沒有按first name列排序儲存。如果這個表記錄有上千條記錄的話，這将是一個非常無聊且費時的工作。如果我們在非聚集索引表裡找将會容易很多，因為這個表是按first name列以字母順序排列的。我們很容易定位到first name是Michael的記錄。我們并不需要再往下找，因為我們确定沒有更多的first name是Michael的記錄了。
現在我們得到了Firstname，lastname的值。那我們如何拿到其它2列的值？讓我們對非聚集索引做一些改動，将BusinessEntityID列也作為非聚集索引。
現在，一旦我們定位到記錄，我們可以使用BusinessEntityID（聚集索引鍵）列傳回主體表，得到其他列的值，這個操作被稱為書簽查找（bookmark lookups）或RID查找。
聚集索引與非聚集索引
非聚集索引和聚集索引有一樣的B樹結構。非聚集索引鍵不會對主體表的資料排序做任何改變，因為聚集索引強制SQL Server将資料以聚集索引鍵的順序存儲。聚集索引的葉子層由包含表具體資料的資料頁組成，而非聚集索引的葉子層由索引頁組成。
非聚集索引可以定義在堆表或聚集表。在非聚集索引的葉子層，每個索引行包含非聚集索引鍵值和行定位器。這個定位器指向聚集索引或堆表的資料行。在非聚集索引行裡的行定位器要麼指向行，要麼指向行聚集索引鍵。如果是堆表，它沒有聚集索引，行定位器是個指向行的指針。這個指針由頁裡行的（檔案号：頁号：槽号，file identifier ：page number ：slot number）組成。整個指針被稱為ROW ID（RID）。如果表有聚集索引，行定位器是行的聚集索引鍵。
非聚集索引深入淺出
我們用文章“索引深入淺出：聚集索引的B樹結構”用到的salesorderdetails建立一個非聚集索引，這個表在salesorderdetailid列有一個聚集索引。
1 CREATE UNIQUE INDEX Ix_ProductId ON SalesOrderDetail(ProductId,Salesorderid) 收集非聚集索引相關資訊：
1 TRUNCATE TABLE dbo.sp_table_pages
2 INSERT INTO sp_table_pages EXEC('DBCC IND(IndexDB,SalesOrderDetail,2)')
3 GO
4
5 SELECT * FROM dbo.sp_table_pages ORDER BY IndexLevel DESC --根節點/索引頁
6 DBCC TRACEON(3604)
7 DBCC PAGE(IndexDB,1,3472,3)
8
9 DBCC TRACEON(3604)
10 DBCC PAGE(IndexDB,1,3416,3)--葉子節點/索引頁
11
12 DBCC TRACEON(3604)
13 DBCC PAGE(IndexDB,1,3557,3)--葉子節點/索引頁
14 SELECT * FROM dbo.sp_table_pages WHERE IndexLevel=0 --葉子節點/索引頁 根據上述資訊進行非聚集索引邏輯示意圖的繪制：
現在我們來分析下SQL Server如何存儲非聚集索引，首先我們通過DBCC IND指令檢視非聚集索引的頁配置設定情況，最後一個參數，2是Ix_ProductId的索引号。
1 DBCC IND(IndexDB,SalesOrderDetail,2) 我們看到輸出結果一共有229條記錄，包含1個IAM頁和229個索引頁。我們可以通過找IndexLevel 列值最大的記錄，來找根頁（root page）。記住索引層級是從葉子層向根層增長的。
1 SELECT * FROM dbo.sp_table_pages ORDER BY IndexLevel DESC --根節點/索引頁 在這個表裡，我們根層（root leve）頁号是3472，index level是1，這就是說，這個非聚集索引的B樹結構隻有根層（root level）和葉子層（leaf level），沒有中間層（intermediate level）。我們來看看3472頁。
1 DBCC TRACEON(3604)
2 DBCC PAGE(IndexDB,1,3472,3) 傳回結果一共有227條記錄（227個葉子層的索引頁）。部分結果如上所示。這和聚集索引裡的根層（root）/中間層（intermediate）的頁結構是一樣的。productid與salesorderid組合的值小于或等于（707，51151）的所有記錄，可以在子頁3416裡找到。productid與salesorderid組合的值在（707，51151）與（707，55920）之間的所有記錄，可以在子頁3417裡找到，并以此類推。
我們來看看3417頁。
1 DBCC TRACEON(3604)
2 DBCC PAGE(IndexDB,1,3417,3) 一共傳回539條記錄，都是product id為707的記錄。這裡的索引隻用2層，這個是B樹結構的葉子層。你會注意到，這裡沒有子頁ID列，但我們有salesorderdetailid列（聚集索引鍵），SQL Server用它來進行鍵或書簽查找操作。
我們來看看，SQL Server如何使用這個索引進行一個SELECT操作。點選工具欄的
顯示包含實際的執行計劃。
1 SET STATISTICS IO ON
2 GO
3 SELECT * FROM SalesOrderDetail WHERE productid=707 AND SalesOrderid=51192 可以看到執行計劃的鍵查找操作。因為這裡where條件剛好完全符合我們非聚集索引定義，SQL Server用這個索引來執行查詢。首先SQL Server讀取B樹結構的根頁。我們的查詢條件組合（707，51192）落在根頁的第二條記錄上，是以SQL Server走到它的子頁（頁号3417）。在這個頁裡，我們可以用條件組合（707，51192）定位到具體的記錄上，它的salesorderdetailid值是37793。從這裡開始，SQL Server使用salesorderdetailid值進行鍵查找（key look up）操作。從上一個文章知道，但我們進行任何聚集索引鍵查找是，需要執行3個I/O。 是以這裡，SQL Server需要執行5個I/O操作（2個在非聚集索引，3個在聚集索引的書簽/鍵查找（bookmark/key lookup），這個和你的結果輸出一緻。
為了更好的了解它，我們可以把非聚集索引當作salesorderdetail 表的一個子表（我們把它叫做Saleorderdetail_NC），有productid,salesorderid 和 SalesorderDetailid列，并且 ProductId與salesorderid列組合為聚集索引。上述查詢的結果可以通過以下2個查詢來獲得。
1 SELECT * FROM SalesOrderDetail_nc WHERE productid=707 AND SalesOrderid=51192
2 GO
3 SELECT * FROM SalesOrderDetail WHERE SalesOrderDetailid=37793 我們再來看一個查詢：
1 SELECT * FROM SalesOrderDetail WHERE productid=707 查詢傳回3083條記錄，查詢條件與非聚集索引的第一列比對。但是SQL Server并沒用非聚集索引來執行這個查詢，查詢計劃如下所示。
這樣做的原因是，如果使用非聚集索引，就需要為3083條記錄執行書簽查找（key lookup）。這會産生9249個I/O操作（3083*3）。是以，SQL Server使用了聚集索引掃描，它隻需要1501（對于聚集索引樹結構需要的頁數）個I/O操作。如果我們做一個小的改動，隻要Productid ,SalesOrderDetailid和SalesOrderId列，SQL Server會使用非聚集索引，因為它不需要進行書簽查找（bookmark lookup）操作。非聚集索引的葉子層已經包含這些列了。
1 SELECT productid,salesorderdetailid,salesorderid FROM SalesOrderDetail WHERE productid=707 這篇文章真的有點長，而且我是該死的BING輸入法出錯，導緻浏覽器崩潰，丢失一個晚上3個小時成果，重新寫好的，希望大家看了之後可以透徹了解非聚集索引了，晚安各位！！2015-05-14 00:18:42
參考文章：
http://www.sqlservercentral.com/blogs/practicalsqldba/2013/03/14/sql-server-part-4-explaining-the-non-clustered-index-structure-/
注：此文章為
WoodyTu學習MS SQL技術，收集整理相關文檔撰寫，歡迎轉載，請在文章頁面明顯位置給出此文連結！
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