内存优化表上的索引

项目
04/26/2023

适用于： SQL Server Azure SQL 数据库 Azure SQL 托管实例

所有内存优化表都至少必须有一个索引，因为行正是通过索引才连接在一起。在内存优化表中，每个索引也经过内存优化。内存优化表中的索引与基于磁盘的表中的传统索引在以下几个方面不同：

由于数据行并未存储在页面上，因此既没有页面或盘区集合，也没有为了获取表的所有页面可以引用的分区或分配单元。虽然可用索引类型之一存在索引页的概念，但它们的存储方式不同于本地表的索引。它们不会在页面内累积典型的碎片类型，因而不具有填充因子。
在数据控制期间对内存优化表的索引所做的更改绝不会写入磁盘，只会将数据行和对数据做出的更改写入事务日志。
当数据库重新联机时，将重新生成内存优化索引。

内存优化表的所有索引都是以数据库恢复期间的索引定义为依据进行创建。

索引必须是以下类型之一：

哈希索引
内存优化表的非聚集索引（即 B 树的默认内部结构）

内存优化表的哈希索引更深入地介绍了哈希索引。
内存优化表的非聚集索引更深入地介绍了非聚集索引。
另一篇文章 介绍了 Columnstore索引。

内存优化索引的语法

内存优化表的每个 CREATE TABLE 语句都必须包含索引，可以通过 INDEX 显式添加，也可以通过 PRIMAY KEY 或 UNIQUE 约束隐式添加。

要使用默认 DURABILITY=SCHEMA_AND_DATA 进行声明，内存优化表必须具有主键。以下 CREATE TABLE 语句中的 PRIMARY KEY NONCLUSTERED 子句满足两个要求：

提供一个索引以满足 CREATE TABLE 语句中至少需要一个索引的最低要求。

提供 SCHEMA_AND_DATA 子句所需的主键。

CREATE TABLE SupportEvent  
(  
    SupportEventId   int NOT NULL  
        PRIMARY KEY NONCLUSTERED,  
    ...  
)  
    WITH (  
        MEMORY_OPTIMIZED = ON,  
        DURABILITY = SCHEMA_AND_DATA);

注意

对于每个内存优化表或表类型，SQL Server 2014 (12.x) 和 SQL Server 2016 (13.x) 的索引数限制为 8 个。自 SQL Server 2017 (14.x) 起，Azure SQL 数据库中不再有内存优化表和表类型专属的索引数量限制。

语法代码示例

本小节包含一个 Transact-SQL 代码块，用于演示在内存优化表中创建各种索引时使用的语法。代码将演示以下操作：

创建内存优化表。
使用 ALTER TABLE 语句添加两条索引：

插入几行数据。

DROP TABLE IF EXISTS SupportEvent;  
go  

CREATE TABLE SupportEvent  
(  
    SupportEventId   int               not null   identity(1,1)  
    PRIMARY KEY NONCLUSTERED,  

    StartDateTime        datetime2     not null,  
    CustomerName         nvarchar(16)  not null,  
    SupportEngineerName  nvarchar(16)      null,  
    Priority             int               null,  
    Description          nvarchar(64)      null  
)  
    WITH (  
    MEMORY_OPTIMIZED = ON,  
    DURABILITY = SCHEMA_AND_DATA);  
go  

    --------------------  

ALTER TABLE SupportEvent  
    ADD CONSTRAINT constraintUnique_SDT_CN  
    UNIQUE NONCLUSTERED (StartDateTime DESC, CustomerName);  
go  

ALTER TABLE SupportEvent  
    ADD INDEX idx_hash_SupportEngineerName  
    HASH (SupportEngineerName) WITH (BUCKET_COUNT = 64);  -- Nonunique.  
go  

    --------------------  

INSERT INTO SupportEvent  
    (StartDateTime, CustomerName, SupportEngineerName, Priority, Description)  
    VALUES  
    ('2016-02-23 13:40:41:123', 'Abby', 'Zeke', 2, 'Display problem.'     ),  
    ('2016-02-24 13:40:41:323', 'Ben' , null  , 1, 'Cannot find help.'    ),  
    ('2016-02-25 13:40:41:523', 'Carl', 'Liz' , 2, 'Button is gray.'      ),  
    ('2016-02-26 13:40:41:723', 'Dave', 'Zeke', 2, 'Cannot unhide column.');  
go

重复的索引键值

重复的索引键值可能会降低内存优化表的性能。遍历大多数索引读取和写入操作的条目链的重复系统。当重复的条目链超过 100 个条目时，性能降低可能可测量。

重复的哈希值

就哈希索引来说，此问题更加明显。由于以下注意事项，哈希索引受到的影响更大：

每个哈希索引的操作成本更低。
大型重复链与哈希冲突链互相干扰。

要减少索引中的重复，请尝试进行以下调整：

使用非聚集索引。
在索引键的末尾添加其他列，以减少重复项的数量。
- 例如，可以添加主键中存在的列。

若要详细了解哈希冲突，请参阅内存优化表的哈希索引。

示例改进

以下示例介绍如何避免索引中出现任何性能低效的情况。

假设 Customers 表的 CustomerId 上有主键，列 CustomerCategoryID 上有索引。通常，在给定类别中将有许多客户。因此，在索引的给定键内，CustomerCategoryID 将有多个重复值。

在这种情况下，最佳做法是对 (CustomerCategoryID, CustomerId) 使用非聚集索引。此索引可用于使用涉及 CustomerCategoryID 的谓词的查询，但索引键不包含重复项。因此，重复的 CustomerCategoryID 值或索引中额外的列不会导致低效的索引维护。

下面的查询显示表 CustomerCategoryID 中的 Sales.Customers索引的平均重复索引键值数，该表位于示例数据库 WideWorldImporters中。

SELECT AVG(row_count) FROM
    (SELECT COUNT(*) AS row_count 
	    FROM Sales.Customers
	    GROUP BY CustomerCategoryID) a

若要计算自己的表和索引的平均索引键重复项数，请将 Sales.Customers 替换为自己的表名，将 CustomerCategoryID 替换为索引键列的列表。

每个索引类型的使用时机比较

特定查询的性质决定了哪种类型的索引是最佳选择。

在现有应用程序中实现内存优化表时，常规建议是从使用非聚集索引开始，因为其功能更接近于传统聚集索引和基于磁盘的表上的非聚集索引。

非聚集索引使用建议

在以下情况下，非聚集索引比哈希索引更有优势：

查询对索引列使用 ORDER BY 子句。
只测试多列索引第一列的位置的查询。
查询使用 WHERE 子句测试索引列：
- 不相等：WHERE StatusCode != 'Done'
- 值范围扫描：WHERE Quantity >= 100

在以下所有 SELECT 中，非聚集索引比哈希索引更有优势：

SELECT CustomerName, Priority, Description 
FROM SupportEvent  
WHERE StartDateTime > DateAdd(day, -7, GetUtcDate());  

SELECT StartDateTime, CustomerName  
FROM SupportEvent  
ORDER BY StartDateTime DESC; -- ASC would cause a scan.

SELECT CustomerName  
FROM SupportEvent  
WHERE StartDateTime = '2016-02-26';

哈希索引使用建议

哈希索引主要用于点查阅，而不用于范围扫描。

如果使用相等谓词进行查询，且 WHERE 子句映射到所有索引键列，那么首选哈希索引，而不是非聚集索引，如下面的示例所示：

SELECT CustomerName 
FROM SupportEvent  
WHERE SupportEngineerName = 'Liz';

多列索引

多列索引可以是非聚集索引，也可以是哈希索引。假设索引列是 col1 和 col2。如果使用以下 SELECT 语句，只有非聚集索引对查询优化器有用：

SELECT col1, col3  
FROM MyTable_memop  
WHERE col1 = 'dn';

哈希索引需要 WHERE 子句为键中的所有列指定相等测试。否则，哈希索引对查询优化器无用。

如果 WHERE 子句仅指定索引键中的第二列，这两种索引类型都没有用。

比较索引使用方案的摘要表

下表列出了不同索引类型支持的所有操作。 “是”表示索引能够有效地满足请求，“否”表示索引无法有效地满足请求。

操作	内存优化， hash	内存优化，非聚集	基于磁盘，（非）聚集
索引扫描，检索所有表行。	是	是	是
采用相等谓词 (=) 的索引查找。	是（需要完整键。）	是	是
采用不相等和范围谓词的索引查找	无（索引扫描中的结果。）	是 ¹	是
按与索引定义匹配的排序顺序检索行。	否	是	是
按与索引定义相反的排序顺序检索行。	否	No	是

¹对于内存优化表的非聚集索引，不需要完整键，也可以执行索引查找。

自动索引和统计信息管理

利用自适应索引碎片整理等解决方案，自动管理一个或多个数据库的索引碎片整理和统计信息更新。此过程根据碎片级别以及其他参数，自动选择是重新生成索引还是重新组织索引，并使用线性阈值更新统计信息。

另请参阅

SQL Server 索引设计指南
 内存优化表的哈希索引
 内存优化表的非聚集索引
 自适应索引碎片整理

通过