这份 2007 年的白皮书比较了单个 select/insert/delete/update 和 range select 语句在组织为聚集索引的表上与在与 CI 相同的键列上具有非聚集索引的堆组织的表上的性能桌子。
通常，聚集索引选项在测试中表现更好，因为只需维护一个结构并且不需要书签查找。
本文未涵盖的一个可能有趣的案例是堆上的非聚集索引与聚集索引上的非聚集索引之间的比较。在那种情况下，我预计堆甚至可能会表现得更好，因为一旦在 NCI 叶级 SQL Server 有一个 RID 可以直接遵循，而不需要遍历聚集索引。
有没有人知道在这个领域已经进行了类似的正式测试，如果有，结果如何？
为了检查您的请求，我按照此方案创建了 2 个表：
调用的第一个表heap在该字段上有一个非聚集索引group。调用的第二个表在调用clust的顺序字段上有key一个聚集索引，在该字段上有一个非聚集索引group
测试在具有 2 个超线程内核、4Gb 内存和 64 位 windows 7 的 I5 M540 处理器上运行。
Microsoft SQL Server 2008 R2 (RTM) - 10.50.1600.1 (X64)
Apr 2 2010 15:48:46
Developer Edition (64-bit) on Windows NT 6.1 <X64> (Build 7601: Service Pack 1)
2011 年 3 月 9 日更新：我通过运行以下 .net 代码并在 Sql Server Profiler 中记录 Duration、CPU、Reads、Writes 和 RowCounts 进行了第二次更广泛的基准测试。（使用的 CommandText 将在结果中提及。）
注意： CPU 和持续时间以毫秒表示
- 1000 个查询
- 从结果中消除零 CPU 查询
- 从结果中消除了 0 行受影响
int[] idList = new int[] { 6816588, 7086702, 6498815 ... }; // 1000 values here.
using (var conn = new SqlConnection(@"Data Source=myserver;Initial Catalog=mydb;Integrated Security=SSPI;"))
{
conn.Open();
using (var cmd = new SqlCommand())
{
cmd.Connection = conn;
cmd.CommandType = CommandType.Text;
cmd.CommandText = "select * from heap where common_key between @id and @id+1000";
cmd.Parameters.Add("@id", SqlDbType.Int);
cmd.Prepare();
foreach (int id in idList)
{
cmd.Parameters[0].Value = id;
using (var reader = cmd.ExecuteReader())
{
int count = 0;
while (reader.Read())
{
count++;
}
Console.WriteLine(String.Format("key: {0} => {1} rows", id, count));
}
}
}
}
2011 年 3 月 9 日更新结束。
为了检查性能数字，我在堆表和集群表上执行了一次以下查询：
select * from heap/clust where group between 5678910 and 5679410
select * from heap/clust where group between 6234567 and 6234967
select * from heap/clust where group between 6455429 and 6455729
select * from heap/clust where group between 6655429 and 6655729
select * from heap/clust where group between 6955429 and 6955729
select * from heap/clust where group between 7195542 and 7155729
该基准测试的结果适用于heap：
rows reads CPU Elapsed
----- ----- ----- --------
1503 1510 31ms 309ms
401 405 15ms 283ms
2700 2709 0ms 472ms
0 3 0ms 30ms
2953 2962 32ms 257ms
0 0 0ms 0ms
2011 年 3 月 9 日更新：
cmd.CommandText = "select * from heap where group between @id and @id+1000";
- 721 行有 > 0 CPU 并影响超过 0 行
Counter Minimum Maximum Average Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts 1001 69788 6368 -
Cpu 15 374 37 0.00754
Reads 1069 91459 7682 1.20155
Writes 0 0 0 0.00000
Duration 0.3716 282.4850 10.3672 0.00180
2011 年 3 月 9 日更新结束。
该表clust的结果是：
rows reads CPU Elapsed
----- ----- ----- --------
1503 4827 31ms 327ms
401 1241 0ms 242ms
2700 8372 0ms 410ms
0 3 0ms 0ms
2953 9060 47ms 213ms
0 0 0ms 0ms
2011 年 3 月 9 日更新：
cmd.CommandText = "select * from clust where group between @id and @id+1000";
- 721 行有 > 0 CPU 并影响超过 0 行
Counter Minimum Maximum Average Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts 1001 69788 6056 -
Cpu 15 468 38 0.00782
Reads 3194 227018 20457 3.37618
Writes 0 0 0 0.0
Duration 0.3949 159.6223 11.5699 0.00214
2011 年 3 月 9 日更新结束。
cmd.CommandText = "select * from heap/clust h join keys k on h.group = k.group where h.group between @id and @id+1000";
该基准测试的结果适用于heap：
873 行有 > 0 CPU 并影响超过 0 行
Counter Minimum Maximum Average Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts 1009 4170 1683 -
Cpu 15 47 18 0.01175
Reads 2145 5518 2867 1.79246
Writes 0 0 0 0.00000
Duration 0.8215 131.9583 1.9095 0.00123
该基准测试的结果适用于clust：
865 行有 > 0 CPU 并影响超过 0 行
Counter Minimum Maximum Average Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts 1000 4143 1685 -
Cpu 15 47 18 0.01193
Reads 5320 18690 8237 4.97813
Writes 0 0 0 0.00000
Duration 0.9699 20.3217 1.7934 0.00109
第二批查询是更新语句：
update heap/clust set amount = amount + 0 where group between 5678910 and 5679410
update heap/clust set amount = amount + 0 where group between 6234567 and 6234967
update heap/clust set amount = amount + 0 where group between 6455429 and 6455729
update heap/clust set amount = amount + 0 where group between 6655429 and 6655729
update heap/clust set amount = amount + 0 where group between 6955429 and 6955729
update heap/clust set amount = amount + 0 where group between 7195542 and 7155729
该基准测试的结果heap：
rows reads CPU Elapsed
----- ----- ----- --------
1503 3013 31ms 175ms
401 806 0ms 22ms
2700 5409 47ms 100ms
0 3 0ms 0ms
2953 5915 31ms 88ms
0 0 0ms 0ms
2011 年 3 月 9 日更新：
cmd.CommandText = "update heap set amount = amount + @id where group between @id and @id+1000";
- 811 行有 > 0 CPU 并影响超过 0 行
Counter Minimum Maximum Average Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts 1001 69788 5598 811
Cpu 15 873 56 0.01199
Reads 2080 167593 11809 2.11217
Writes 0 1687 121 0.02170
Duration 0.6705 514.5347 17.2041 0.00344
2011 年 3 月 9 日更新结束。
该基准测试的结果clust：
rows reads CPU Elapsed
----- ----- ----- --------
1503 9126 16ms 35ms
401 2444 0ms 4ms
2700 16385 31ms 54ms
0 3 0ms 0ms
2953 17919 31ms 35ms
0 0 0ms 0ms
2011 年 3 月 9 日更新：
cmd.CommandText = "update clust set amount = amount + @id where group between @id and @id+1000";
- 853 行有 > 0 CPU 并影响超过 0 行
Counter Minimum Maximum Average Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts 1001 69788 5420 -
Cpu 15 594 50 0.01073
Reads 6226 432237 33597 6.20450
Writes 0 1730 110 0.01971
Duration 0.9134 193.7685 8.2919 0.00155
2011 年 3 月 9 日更新结束。
我运行的第三批查询是删除语句
delete heap/clust where group between 5678910 and 5679410
delete heap/clust where group between 6234567 and 6234967
delete heap/clust where group between 6455429 and 6455729
delete heap/clust where group between 6655429 and 6655729
delete heap/clust where group between 6955429 and 6955729
delete heap/clust where group between 7195542 and 7155729
此基准测试的结果heap：
rows reads CPU Elapsed
----- ----- ----- --------
1503 10630 62ms 179ms
401 2838 0ms 26ms
2700 19077 47ms 87ms
0 4 0ms 0ms
2953 20865 62ms 196ms
0 4 0ms 9ms
2011 年 3 月 9 日更新：
cmd.CommandText = "delete heap where group between @id and @id+1000";
- 724 行有 > 0 CPU 并影响超过 0 行
Counter Minimum Maximum Average Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts 192 69788 4781 -
Cpu 15 499 45 0.01247
Reads 841 307958 20987 4.37880
Writes 2 1819 127 0.02648
Duration 0.3775 1534.3383 17.2412 0.00349
2011 年 3 月 9 日更新结束。
这个基准的结果clust：
rows reads CPU Elapsed
----- ----- ----- --------
1503 9228 16ms 55ms
401 3681 0ms 50ms
2700 24644 46ms 79ms
0 3 0ms 0ms
2953 26955 47ms 92ms
0 3 0ms 0ms
2011 年 3 月 9 日更新：
cmd.CommandText = "delete clust where group between @id and @id+1000";
- 751 行有 > 0 CPU 并影响超过 0 行
Counter Minimum Maximum Average Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts 144 69788 4648 -
Cpu 15 764 56 0.01538
Reads 989 458467 30207 6.48490
Writes 2 1830 127 0.02694
Duration 0.2938 2512.1968 24.3714 0.00555
2011 年 3 月 9 日更新结束。
基准测试的最后一部分是插入语句的执行。
插入堆/簇 (...) 值 (...), (...), (...), (...), (...), (...)
此基准测试的结果heap：
rows reads CPU Elapsed
----- ----- ----- --------
6 38 0ms 31ms
2011 年 3 月 9 日更新：
string str = @"insert into heap (group, currency, year, period, domain_id, mtdAmount, mtdAmount, ytdAmount, amount, ytd_restated, restated, auditDate, auditUser)
values";
for (int x = 0; x < 999; x++)
{
str += string.Format(@"(@id + {0}, 'EUR', 2012, 2, 0, 100, 100, 1000 + @id,1000, 1000,1000, current_timestamp, 'test'), ", x);
}
str += string.Format(@"(@id, 'CAD', 2012, 2, 0, 100, 100, 1000 + @id,1000, 1000,1000, current_timestamp, 'test') ", 1000);
cmd.CommandText = str;
- 912 条语句的 CPU > 0
Counter Minimum Maximum Average Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts 1000 1000 1000 -
Cpu 15 2138 25 0.02500
Reads 5212 7069 6328 6.32837
Writes 16 34 22 0.02222
Duration 1.6336 293.2132 4.4009 0.00440
2011 年 3 月 9 日更新结束。
此基准测试的结果clust：
rows reads CPU Elapsed
----- ----- ----- --------
6 50 0ms 18ms
2011 年 3 月 9 日更新：
string str = @"insert into clust (group, currency, year, period, domain_id, mtdAmount, mtdAmount, ytdAmount, amount, ytd_restated, restated, auditDate, auditUser)
values";
for (int x = 0; x < 999; x++)
{
str += string.Format(@"(@id + {0}, 'EUR', 2012, 2, 0, 100, 100, 1000 + @id,1000, 1000,1000, current_timestamp, 'test'), ", x);
}
str += string.Format(@"(@id, 'CAD', 2012, 2, 0, 100, 100, 1000 + @id,1000, 1000,1000, current_timestamp, 'test') ", 1000);
cmd.CommandText = str;
- 946 条语句的 CPU > 0
Counter Minimum Maximum Average Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts 1000 1000 1000 -
Cpu 15 2403 21 0.02157
Reads 6810 8997 8412 8.41223
Writes 16 25 19 0.01942
Duration 1.5375 268.2571 6.1463 0.00614
2011 年 3 月 9 日更新结束。
尽管在使用聚集索引和非聚集索引访问表时（使用非聚集索引时）会进行更多的逻辑读取，但性能结果是：
当然，我的基准测试仅限于特定类型的表和一组非常有限的查询，但我认为基于这些信息，我们已经可以开始说在表上创建聚集索引实际上总是更好。
2011 年 3 月 9 日更新：
正如我们从添加的结果中看到的那样，有限测试的结论并非在每种情况下都是正确的。
现在的结果表明，唯一受益于聚集索引的语句是更新语句。其他语句在具有聚集索引的表上慢约 30%。
Some additional charts where I plotted the weighted duration per query for heap vs clust.
As you can see the performance profile for the insert statements is quite interesting. The spikes are caused by a few data points which take a lot longer to complete.
End of Update on 9 Mar 2011.
正如索引女王金伯利·特里普（Kimberly Tripp）在她的博客文章“聚集索引辩论继续……”中很好地解释的那样，在数据库表上拥有一个聚集键几乎可以加快所有操作 - 而不仅仅是SELECT.
与聚簇表相比，SELECT 在堆上的速度通常较慢，只要您选择一个好的聚簇键——比如INT IDENTITY. 如果您使用非常糟糕的集群键，例如 GUID 或具有许多可变长度组件的复合键，那么，但只有这样，堆可能会更快。但在那种情况下，你真的需要首先清理你的数据库设计......
所以总的来说，我认为堆中没有任何意义——选择一个好的、有用的集群键，你应该在所有方面都受益。