引言

上个帖子提到大数据量查询记录数优化，本帖做个模拟，并试着分析下原理。

问题描述

生产库中一张表的数据10亿级别，另一张表数据100亿级别，还有其他表的数据也是相当地庞大。入职之前不知道这些表有那么大的数据量，于是习惯了使用count(*)来统计表的记录数。但这一执行就不得了，跑了30多分钟都没出结果，最后只有取消查询。后来采取了另一种办法查询记录数。首先说明下解决的办法，使用如下SQL：

[sql]
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问题模拟

接着我做了一个模拟，并且试着从原理的角度分析下使用count(*)和查询sysindexes视图为什么会出现那么大的差距。

我们做模拟之前首先要得测试数据。所以我创建一个了测试表，并且插入测试数据。这里插入1亿条数据。

创建测试表的语句如下：

[sql]
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由于插入大量数据，我们肯定不能手动来。于是我写了一个存储过程，插入1亿条数据。为了模拟出数据的复杂性，数据我采用随机字符串的形式。插入测试数据的存储过程如下：

[sql]
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接着我们执行此存储过程，插入测试数据。SQL Server Management Studio在输出窗口的右下角记录了操作的时间。为了更直观，我们手动写了个记录时间的语句，如下：

[sql]
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1. DECLARE @d datetime 
2. SET @d=getdate() 
3. print '开始执行存储过程...' 
4. EXEC pro_Count_Test; 
6. SELECT [存储过程执行花费时间(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate()) 

好了，等待47分29秒，数据插入完毕，插入数据的统计信息如图一，占用数据空间如图二，我们开始测试count(*)和sysindexes在效率上的差别。

图一 插入1亿行数据统计信息

图二 插入1亿行数据占用空间

在没有任何索引的情况下使用count(*)测试，语句如下：

[sql]
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1. DECLARE @d datetime 
2. SET @d=getdate() 
3. SELECT COUNT(*) FROM count_Test; 
4. SELECT [语句执行花费时间(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate()) 

测试时内存使用率一度飙到96%，可见效率是极低的。测试结果用时1分42秒，如图三，我们查看此时的执行计划，如图四。可以清晰地看到此时走的是全表扫描，并且绝大多数的开销都花销在这上面。

图三 无索引使用count(*)执行时间

图四 无索引使用count(*)执行计划

在没有任何索引的情况下使用sysindexes测试，语句如下：

[sql]
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1. DECLARE @d datetime 
2. SET @d=getdate() 
3. SELECT object_name(id) as TableName,indid,rows,rowcnt 
4. FROM sys.sysindexes WHERE id = object_id('count_Test') 
5. and indid in(0,1); 
6. SELECT [语句执行花费时间(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate()) 

测试结果用时450毫秒，如图五。我们查看此时的执行计划，如图六。可以看到此时走的是聚集索引扫描，并且全部的开销都在此。

图五 无索引使用使用sysindexes执行时间

图六 无索引使用使用sysindexes执行计划

在没有索引的情况下测试完毕，我们开始测试有索引的情况。首先，我们在ID列上建立普通索引。语句如下：

[sql]
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建立普通索引时内存使用率、CPU利用率都相当地高，一读达到97%。创建普通索引用时34分58秒，数据文件磁盘占用空间为6.71G (7046208K),日志文件无变化。执行计划如图七：

图七 创建普通索引执行计划

在有普通索引的情况下使用count(*)测试，语句和没���任何索引的情况下使用count(*)测试相同。测试结果用时1分09秒，比没有使用索引速度要快。我们查看此时的执行计划，如图八。可以看到此时走非聚集索引扫描，开销主要在此。

图八 普通索引使用count(*)执行计划

在有普通索引的情况下使用sysindexes测试，语句和没有任何索引的情况下使用sysindexes测试相同。测试结果用时290毫秒，也比没有索引时用时少。我们查看此时的执行计划，如图九，可以看到执行计划未变。

图九 普通索引使用sysindexes执行计划

普通索引测试完毕，现在我们测试聚集索引。删除普通索引，在id列上建立聚集索引，语句如下：

[sql]
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创建聚集索引用时25分53秒。数据文件占用9.38G（9839680K）。

在有聚集索引的情况下，使用count(*)测试，语句和没有任何索引的情况下使用count(*)测试相同。测试结果用时4分08秒，我们查看此时的执行计划，如图十。可以看到此时走聚集索引，开销主要花销在此。

图十 聚集索引��用count(*)测试

在有聚集索引的情况下，使用sysindexes测试。语句和没有任何索引的情况下使用sysindexes测试相同。测试结果用时790毫秒，我们查看此时的执行计划，如图十一。执行计划不变。

图十一 聚集索引使用sysindexes测试

聚集索引测试完毕，现在我们开始测试非聚集索引。删除聚集索引，建立非聚集索引，语句如下：

[sql]
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删除聚集索引用时16分37秒。创建非聚集索引用时时40分20秒，数据文件占用空间9.38G （9839680K）。

在有非聚集索引的情况下，使用count(*)测试。语句和没有任何索引的情况下使用count(*)测试相同。测试结果用时6分59秒，我们查看此时的执行计划，如图十二。此时走非聚集索引，开销主要在此。

图十二 非聚集索引使用count(*)测试

在有非聚集索引的情况下，使用sysindexes测试。语句和没有任何索引的情况下使用sysindexes测试相同。测试结果用时413毫秒，我们查看此时的执行计划，如图十三。执行计划不变。

图十三 非聚集索引使用sysindexes测试

接着我们做一个组合测试，包括有普通索引和聚集索引的情况、有普通索引和非聚集索引的情况、有普通索引、聚集索引和非聚集索引的情况。首先测试有普通索引和聚集索引的情况，我们首先删除非聚集索引，然后建立普通索引和聚集索引，语句如下：

[sql]
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删除用时1秒，空间不变。创建聚集索引和普通索引索引用时1:57:27，数据文件占用空间12.9G （13541440 ）。

在有普通索引和聚集索引的情况下，使用count(*)测试。语句和没有任何索引的情况下使用count(*)测试相同。测试结果用时5分27秒，我们查看此时的执行计划，如图十四。此时走普通索引，开销主要在此。

图十四 聚集索引、普通索引使用count(*)测试

在有普通索引和聚集索引的情况下��使用sysindexes测试。语句和没有任何索引的情况下使用sysindexes测试相同。测试结果用时200毫秒，我们查看此时的执行计划，如图十五，执行计划不变。

图十五 聚集索引、普通索引使用sysindexes测试

接着测试有普通索引和非聚集索引的情况，我们删除聚集索引，建立非聚集索引，语句如下：

[sql]
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删除普通索引用时1:23:10，创建非聚集索引用时6分50秒，数据文件空间占用12.9G。

在有普通索引和非聚集索引的情况下，使用count(*)测试。语句和没有任何索引的情况下使用count(*)测试相同。测试结果用时52秒，我们查看此时的执行计划，如图十六。此时走非聚集索引，开销主要在此。

图十六 非聚集索引、普通索引使用count(*)测试

在有普通索引和非聚集索引的情况下，使用sysindexes测试。语句和没有任何索引的情况下使用sysindexes测试相同。测试结果用时203毫秒，我们查看此时的执行计划，如图十七。执行计划不变。

图十七 非聚集索引、普通索引使用sysindexes测试

最后，测试有普通索引、聚集索引和非聚集索引的情况。我们创建普通索引，语句如下：

[sql]
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创建普通索引用时1:11:21，数据文件占用空间16.3G（17116224KB）。

在有普通索引、聚集索引和非聚集索引的情况下，使用count(*)测试。语句和没有任何索引的情况下使用count(*)测试相同。测试结果用时2分51秒，我们查看此时的执行计划，如图十八。此时走非聚集索引，开销主要在此。

图十八 普通索引、聚集索引、非聚集索引使用count(*)测试

在有普通索引、聚集索引和非聚集索引的情况下，使用sysindexes测试。语句和没有任何索引的情况下使用sysindexes测试相同。测试结果用时203毫秒，我们查看此时的执行计划，如图十九。执行计划不变。

图十九 普通索引、聚集索引、非聚集索引使用sysindexes测试

加入indid大于1用时86毫秒，执行计划如图二十；加入indid等于1用时23毫秒，执行计划如图二十一。所有的测试完成后，数据文件和日志文件占用空间如图二十二。

图二十 加入indid大于1执行时间

图二十一 加入indid等于1执行时间

图二十二 所有的测试完成后，数据文件和日志文件占用空间

我们可以看出以上几种方式在效率上简直是天壤之别。count(*)不管在有什么索引的情况下都较慢，而sysindexes相对快多了。

原理分析

好了，接着我试着分析count(*)和sysindexes为什么会有那么大的差距。首先我查了下帮助文档，里面对sys.indexes 是这样介绍的：Contains one row for eachindex and table in the current database. XML indexes are not supported in thisview. Partitioned tables and indexes are not fully supported in this view; usethe sys.indexes catalog view instead.（当前数据库中的每个索引和表各对应一行。此视图不支持 XML 索引。此视图不完全支持分区表和索引；请改用 sys.indexes 目录视图）。在MS SSQL数据库中，每个数据表都在sys.sysindexes系统表中拥有至少一条记录，记录中的rows 或rowcnt字段会定时记录表的记录总数。请注意是定时，而不是实时，这说明了用这个方法得到的总记录数并不是一个精确值，原因是MS SQL并不是实时更新该字段的值，而是定时更新，但从实践来看该值和精确值误差不大，如果你希望快速粗略估算表的记录总数，建议你采用该方法。如果您希望查看实时的记录数，可以先执行DBCC UpdateUSAGE(DatabaseName,[TABLENAME])WITH ROW_COUNTS 强制更新该字段的值，再使用该SQL进行查询，这样得到的值就是实时的记录数。

在CBO的基础上，count(*)统计记录数是这样的：当对数据进行查询时，得到一条数据则对应的记录数加1，直到返回总共的记录数。在没有索引的情况下，count(*)则是Table Full Scan，也就是全表扫描，对于数据量大的表，全表扫描速度肯定慢，这一点是毋庸置疑的。如果有索引，那么会使用INDEX SCAN，速度相对较快。那如果使用count(*)统计记录数并且想使返回记录的时间变短，我们可以在表上建立聚集索引。普通索引可以在多个字段上建立，但是聚集索引一张表中只能建立一个，显然我们不能轻率地使用聚集索引。聚集索引怎么理解呢？我们可以把聚集索引想象成字典的拼音索引，这样查找单词的速度就会快很多。那问题来了，如果建立聚集索引，什么时候走索引，什么时候不走呢？如果单独的没有WHERE条件的SELECT count(*)语句想要用上索引，那么必须满足以下两个条件，第一个是CBO，第二个是存在NOT NULL属性的列。如果WHERE条件里面仅存在索引列，而不使用一些数据库内置函数或者其他连接条件，一般都会走索引。还有一个问题，为什么聚集索引快？索引是通过平衡树的结构进行描述，聚集索引的叶节点就是最终的数据节点，而非聚集索引的叶节仍然是索引节点，但它有一个指向最终数据的指针。在有聚集索引的情况下，非聚集索引的叶子节点存放的是聚集索引的键。在没有聚集索引的情况下，存放的是一个bookmark，结构是：File ID:Page ID:Row ID。所以，当一张表有聚集索引时，查询的速度会变得很快。综上，在没有索引的情况下count(*)走的是全表扫描，速度慢。

现在问题又来了，为什么使用sysindexes速度会很快？索引是为检索而存在的，就是说索引并不是一个表必须的。表索引由多个页面组成，这些页面一起组成了一个树形结构，即我们通常说的B树（平衡树），首先来看下表索引的组成部分：根极节点，root，它指向另外两个页，把一个表的记录从逻辑上分成非叶级节点Non-Leaf Level（枝），它指向了更加小的叶级节点Leaf Level（叶）。根节点、非叶级节点和叶级节点都位于索引页中，统称为索引叶节点，属于索引页的范筹。这些“枝”、“叶”最终指向数据页Page。根级节点和叶级节点之间的叶又叫数据中间页。根节点对应了sysindexes表的root字段，记载了非叶级节点的物理位置（即指针）；非叶级节点位于根节点和叶节点之间，记载了指向叶级节点的指针；而叶级节点则最终指向数据页，这就是最后的B树。sysindexes中我们需要关注root字段和indid字段。我们看下官方文档中对这两个字段的解释，如图二十三：

图二十三 官方文档对root字段和indid字段的解释

从上图中我们知道，索引ID为0表示堆，也就是在没有索引下所做的全表扫描；为1是表示聚集索引，大于1表示非聚集索引。root字段在全表扫描时是不会使用到的，而只有在有索引的情况下才使用。聚集索引中，数据所在的数据页是叶级，索引数据所在的索引页是非叶级。由于记录是按聚集索引键值进行排序，即聚集索引的索引键值也就是具体的数据页。访问有聚集索引的表，步骤是这样的：首先在sysindexes表查询INDID值为1，说明表中建立了聚集索；然后从根出发，在非叶级节点中定位最接近1的值，也就是枝节点，再查到其位于叶级页面的第n页；在叶级页面第n页下搜寻值为1的条目，而这一条目就是数据记录本身；将该记录返回客户端。同样，我们查询某张表有多少记录数，我们使用到的删选条件是indid in (0,1)，也就是把普通表（这里指没有聚集索引的表）和有聚集索引的表都查找到。由于sysindexes记录了每张表的记录数，无论该表是普通表还是有聚集索引的表，都可以很快地把返回结果。如上所述，这个数值并不一定准确，至于你想获得真实记录数，还是初略记录数，这就看你获得记录数的需求是什么。

综上所述，count(*)在没有���引的情况下速度慢的原因是走的全表扫描，使用sysindexes速度快的原因是直接从该视图中得到记录数。

说点题外话，在插入数据时，最开始我采用了WHILE循环插入10亿条数据，等了两个多小时还没插入完，只好停掉，改用CTE插入数据。CTE插入数据的效率很高，数据文件大小以近2M/s的速度递增，但是由于数据量太大，也只好停掉，把10亿改成1000万。插入1000万数据用时4分52秒，数据文件占用磁盘空间470M，日志文件占用磁盘空间2.3G，但做统计记录数时看不到效果，所以改成插入1亿条数据。插入1亿条数据用时47分29秒，数据文件占用磁盘空间4.54G，日志文件占用磁盘空间33.28G。从插入数据的数据量级别我们知道，每多一个数量级，插入数据的时间会成倍地增长，具体多少倍有很多因素影响，比如系统空闲率、机器CPU和IO负载、插入的数据每行占用空间是否一致等等。这里还需要搞明白一个问题，那就是为什么CTE法那么快？首先我们了解下CTE。公用表表达式（Common Table Expression)是SQL SERVER 2005版本之后引入的一个特性。CTE可以看作是一个临时的结果集，可以在接下来的一个SELECT，INSERT，UPDATE，DELETE，MERGE语句中被多次引用。使用公用表达式可以让语句更加清晰简练。本文中的插入示例使用了CTE递归查询。CTE递归查询原理是这样的：第一步，将CTE表达示拆分为“定位点成员”和“递归成员”；第二步，运行定位点成员，执行创建第一个结果集R0；第三步，运行递归成��时，将前一个结果集作为输入(Ri)，将Ri+1作为输出；第四步，重复第三步，直到返回空集；第五步，返回结果集，通过UNION ALL合并R0 到 Rn的结果。熟知编程的读者清楚，递归在编程中效率也是极高的。同样，CTE采用递归后插入数据会变得相当得高，从数据文件的增长速率就可以看出，使用CTE之前数据文件增长以几K每秒的速度增长，使用CTE之后，数据文件以近2M每秒的速度增长。搞清楚CTE为什么那么快后，这里还说下清空日志文件的小技巧。我们使用DROP TABLE count_Test后，数据文件和日志文件的空间并不会真正清空，这时如果我们执行DBCC SHRINKDATABASE(db_test_wgb)（注：db_test_wgb为数据库名）后，你会发觉数据文件和日志文件从数十G一下变成几M。这和Oracle中的SHRINK TABLE有几丝类似。这里还得着重强调下，不要在生产库中执行此语句，否则会让你后悔莫及！切记！

最后说明下，本文参考了姜敏前辈的这两篇文章，软件开发人员真的了解SQL索引吗(聚集索引)和软件开发人员真的了解SQL索引吗(索引原理)，还参考了宋沄剑前辈的文章：T-SQL查询进阶--详解公用表表达式(CTE)。如果想了解索引原理，强烈建议阅读姜敏前辈的这篇文章：软件开发人员真的了解SQL索引吗(索引原理)。对于什么是IAM，读者可以看下微软的官方文档，管理对象使用的空间。

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