估计聚集索引的大小
适用于：
SQL Server Azure SQL 数据库 Azure SQL 托管实例 Microsoft Fabric SQL 数据库
您可以使用下列步骤估计存储聚集索引中的数据所需的空间大小：
计算存储聚集索引叶级数据所用的空间。
计算存储聚集索引的索引信息所用的空间。
对计算出的值求和。
步骤 1。 计算在叶级别存储数据所用的空间
指定表中显示的行数：
Num_Rows = 表中的行数
指定固定长度和可变长度列的数量，并计算存储所需的空间：
计算每组列在数据行中所占据的空间。 列的大小取决于数据类型和长度规定。
Num_Cols = 总列数（固定长度和可变长度）
Fixed_Data_Size = 所有固定长度列的总字节大小
Num_Variable_Cols = 可变长度列数
Max_Var_Size = 所有可变长度列的最大字节大小
如果聚集索引不唯一，请说明“唯一标识符”列：
唯一标识符是可为 Null 的可变长度列。 在具有非唯一键值的行中，它非 Null 而且大小为 4 个字节。 此值是索引键的一部分，用于确保每一行都具有唯一的键值。
Num_Cols = Num_Cols + 1
Num_Variable_Cols = Num_Variable_Cols + 1
Max_Var_Size = Max_Var_Size + 4
这些修改假定所有值都不是唯一的。
保留行中称为 Null 位图的部分以管理列的为空性。 计算其大小：
Null_Bitmap = 2 + ((Num_Cols + 7) / 8)
仅使用上述表达式中的整数部分，而放弃所有余数。
计算可变长度数据的大小：
如果表中有可变长度列，请确定在行中存储这些列需使用的空间：
Variable_Data_Size = 2 + (Num_Variable_Cols x 2) + Max_Var_Size
添加到 Max_Var_Size 中的字节用于跟踪每个可变列。 此公式假设所有可变长度列均百分之百充满。 如果预计可变长度列占用的存储空间比例较低，则可以按照该比例调整 Max_Var_Size 值，从而对整个表大小得出一个更准确的估计。
注意
你可以组合 varchar、 nvarchar、 varbinary或 sql_variant 列，使定义的表的总宽度超过 8,060 字节。 对于 varchar、 varbinary或 sql_variant 中的每一列，其长度不能超过 8,000 字节，对于 nvarchar 列，不能超过 4,000 字节。 但是，表中这些列的组合宽度可超过 8,060 字节的限制。
如果没有可变长度列，请将 Variable_Data_Size 设置为 0。
计算总的行大小：
Row_Size = Fixed_Data_Size + Variable_Data_Size + Null_Bitmap + 4
值 4 是数据行的行标题的开销。
下一步，计算每页的行数（每页有 8096 个可用字节）：
Rows_Per_Page = 8096 / (Row_Size + 2)
因为行不跨页，所以每页的行数应向下舍入到最接近的整数。 公式中的数值 2 是计算行数时引入的行大小余量。
根据指定的 填充因子 计算每页保留的空行数：
Free_Rows_Per_Page = 8096 x ((100 - Fill_Factor) / 100) / (Row_Size + 2)
计算中使用的填充因子为整数值，而不是百分比。 因为行不跨页，所以每页的行数应向下舍入到最接近的整数。 填充因子增大时，每页将存储更多的数据，因此页数将减少。 公式中的数值 2 是计算行数时引入的行大小余量。
计算存储所有行所需的页数：
Num_Leaf_Pages = Num_Rows / (Rows_Per_Page - Free_Rows_Per_Page)
估计的页数应向上舍入到最接近的整数。
计算在叶级别中存储数据所需的空间大小（每页共有 8192 个字节）：
Leaf_space_used = 8192 x Num_Leaf_Pages
步骤 2. 计算存储索引信息所用的空间
您可以使用下列步骤估计存储索引的较高级别所需的空间大小：
指定索引键中固定长度和可变长度列的数量，并计算存储所需的空间：
索引键列可以包括固定长度和可变长度列。 若要估计内部级别索引行的大小，请计算每组列在索引行中所占据的空间。 列的大小取决于数据类型和长度规定。
Num_Key_Cols = 总键列数（固定长度和可变长度）
Fixed_Key_Size = 所有固定长度键列的总字节大小
Num_Variable_Key_Cols = 可变长度键列数
Max_Var_Key_Size = 所有可变长度键列的最大字节大小
如果索引不唯一，请说明所需的任意唯一标识符：
唯一标识符是可为 Null 的可变长度列。 在具有非唯一索引键值的行中，它将是非 Null 的且大小为 4 个字节。 此值是索引键的一部分，用于确保每一行都具有唯一的键值。
Num_Key_Cols = Num_Key_Cols + 1
Num_Variable_Key_Cols = Num_Variable_Key_Cols + 1
Max_Var_Key_Size = Max_Var_Key_Size + 4
这些修改假定所有值都不是唯一的。
计算 Null 位图大小：
如果索引键中有允许为 Null 的列，则索引行的一部分将为 Null 位图保留。 计算其大小：
Index_Null_Bitmap = 2 + ((索引行中的列数 + 7) / 8)
仅应使用上述表达式中的整数部分， 而放弃所有余数。
如果没有可为 Null 的键列，请将 Index_Null_Bitmap 设置为 0。
计算可变长度数据的大小：
如果索引中有可变长度列，请确定在索引行中存储这些列需使用的空间：
Variable_Key_Size = 2 + (Num_Variable_Key_Cols x 2) + Max_Var_Key_Size
添加到 Max_Var_Key_Size 中的字节用于跟踪每个可变长度列。 此公式假设所有可变长度列均百分之百充满。 如果预计可变长度列占用的存储空间比例较低，则可以按照该比例调整 Max_Var_Key_Size 值，从而对整个表大小得出一个更准确的估计。
如果没有可变长度列，请将 Variable_Key_Size 设置为 0。
计算索引行大小：
Index_Row_Size = Fixed_Key_Size + Variable_Key_Size + Index_Null_Bitmap + 1（对应于索引行的行标题开销）+ 6（对应于子页 ID 指针）
下一步，计算每页的索引行数（每页有 8096 个可用字节）：
Index_Rows_Per_Page = 8096 / (Index_Row_Size + 2)
因为索引行不能跨页，所以每页的索引行数应向下舍入到最接近的整数。 公式中的 2 是计算行数时引入的行大小余量。
计算索引中的级别数：
Non-leaf_Levels = 1 + log (Index_Rows_Per_Page) (Num_Leaf_Pages / Index_Rows_Per_Page)
将此值向上舍入到最接近的整数。 此值不包括聚集索引的叶级别。
计算索引中的非叶页数：
Num_Index_Pages = ∑Level (Num_Leaf_Pages / (Index_Rows_Per_Page^Level))
其中，1 <= Level <= Non-leaf_Levels
将每个被加数向上舍入到最接近的整数。 由于是个简单示例，请考虑使用 Num_Leaf_Pages = 1000 和 Index_Rows_Per_Page = 25 的索引。 页级别以上的第一个索引级别存储 1000 个索引行，即每个叶页一个索引行，每页可以包括 25 个索引行。 这意味着存储这 1000 个索引行需要 40 页。 下一级索引必须存储 40 行。 这意味着需要 2 页。 最后一级索引必须存储 2 行。 这意味着需要 1 页。 这就提供了 43 个非叶索引页。 如果将这些数用到前面的公式中，结果如下：
Non-leaf_Levels = 1 + log(25) (1000 / 25) = 3
Num_Index_Pages = 1000/(25^3)+ 1000/(25^2) + 1000/(25^1) = 1 + 2 + 40 = 43，这是上面的示例中所述的页数。
计算索引的大小（每页总共有 8192 个字节）：
Index_Space_Used = 8192 x Num_Index_Pages
步骤 3. 对计算出的值求和
对从前面两个步骤中得到的值求和：
群集索引大小（字节）= Leaf_Space_Used + Index_Space_used
此计算不考虑以下因素：
分区
分区的空间开销很小，但是计算复杂。 是否包括它并不重要。
分配页
至少有一个 IAM 页用于跟踪为堆分配的页，但是空间开销很小，并且没有算法可以精确地计算出要使用的 IAM 页数。
大型对象 (LOB) 值
精确确定存储 LOB 数据类型 varchar(max) 、 varbinary(max) 、 nvarchar(max) 、 text、 ntext、 xml和 image 值所用的空间量的算法非常复杂。 只需加上所期望的 LOB 值的平均大小，再乘以 Num_Rows，然后再加上群集索引的总大小就可以了。
压缩
无法预先计算压缩索引的大小。
稀疏列
有关稀疏列的空间要求的信息，请参阅 Use Sparse Columns。