高效SQL查询之索引（II）
上回我们说到评估一条语句执行效率主要看逻辑 IO （啥是逻辑 IO ，啥是物理 IO 见联机文档），这次我们继续。
我们先说说，返回多行结果时，为什么 SQLServer 有时会选择 index seek ，有时会选择 index scan 。
以 nonclustered index 为例说明。
像所有的索引 B 树一样，非聚集索引树也包括完全由索引数据组成的根节点和中间级节点；但是和聚集索引树不同的是，聚集索引树叶节点包含的是基础表的数据页（我们常说，表的物理存储顺序和聚集索引相同，就是这个原因）,非聚集索引树叶节点是索引页。 SQLServer 通过非聚集索引查找数据时，会通过这个非聚集索引键值去搜索聚集索引，进而检索基础表数据行。
假设有这样一张表，非聚集索引树深度为 2 ，一层根节点（ 1 个索引页），一层叶节点（ 4 个索引页）。聚集索引树深度为 3 ，一层根节点（ 1 个索引页），一层中间级节点（ 2 个索引页），一层叶节点（ 250 页，也就是基础表物理存储页）表的数据假设 1w 行。注：所有数据均为假设，只为说明原理。
我们首先，再强调一遍， SQLServer 获取数据，总是以页为单位，就算是只读取一行也会获取整张页 （见《写有效率的 SQL 查询（ I ）》）
现在有一条简单查询 ( 如： select * from tb where col2 = 99 ， col2 是 tb 表中的非聚集索引 ) ，假设会返回 100 行。
Ok ，我们来分析如果以 Index seek 来查找这 100 行会有多少 IO 。 index seek 每次都从索引树根节点开始查找，找到中间级节点（ 99 对应的索引行），然后从该节点行开始连续遍历所有 col2 为 99 的索引行。在遍历这些行时，每拿到一条，都会通过该条索引行中聚集索引键值去聚集索引树中 index seek ，然后从数据页中获取数据。在最坏的情况下， col2 为 99 对应的索引行跨越了全部 4 个叶级非聚集索引页（当然，这没啥可能性，举例而已，切勿深究）；每次通过聚集索引树进行 index seek ， IO 开销最坏情况下是一个根节点，一个中间级节点，一个数据页 , 一共要 seek100 次，开销 300 个逻辑 IO 。综上，通过 nonclustered index seek 总共开销是 305 个 IO 。
要知道，我们的基础表数据页一共才 250 页，这说明了啥？说明就算是我从头到尾扫描一遍表也比 noncustered index seek 快。这时， SQL2k5 会产生一个完完全全的 clustered index scan 执行计划来搞定表扫描。
好了，现在我们再来分析 select * from tb1 where col2 = 1 。假设它的结果集为 5 行。如果这时还是�
相关文档：
系统环境：Windows 7
软件环境：Visual C++ 2008 SP1 +SQL Server 2005
本次目的：编写一个航空管理系统
这是数据库课程设计的成果，虽然成绩不佳，但是作为我用VC++ 以来编写的最大程序还是传到网上，以供参考。用VC++ 做数据库设计并不容易，但也不是不可能。以下是我的程序界面，后面 ......
SQL Enlight 1.5 破解 第二版 收藏
破解声明：我的破解仅用于研究，请勿用于商业用途，需要使用请购买正版软件。
可恶的UbitSoft，我的破解出来还没几天，他的程序就改变了验证逻辑，虽然我觉得SQL Enlight的功能不是非常强大，但是他的防破解功能倒是下了不少功夫，除了核心代码用vc++.net编写的native cod ......
SELECT
(case when a.colorder=1 then d.name else '' end)表名,
a.colorder 字段序号,
a.name 字段名,
(case when COLUMNPROPERTY( a.id,a.name,'IsIdentity ......
有时， 为了让应用程序运行得更快，所做的全部工作就是在这里或那里做一些很小调整。啊，但关键在于确定如何进行调整！迟早您会遇到这种情况：应用程序中的 SQL 查询不能按照您想要的方式进行响应。它要么不返回数据，要么耗费的时间长得出奇。如果它降低了报告或您的企业应用程序的速度，用户必须等待的时间过长，他们就会 ......
大型系统的生产环境，一般情况下，我们评价一条查询是否有效率，更多的是关注逻辑 IO( 至于为什么，回头补一篇 ) 。我们常说，“要建彪悍的索引”、“要写高效的 SQL ”，其实最终目的就是在相同结果集情况下，尽可能减少逻辑 IO 。
1.1 where 条件的列上都得有统计信息。
......
