解析SQL Server聚焦移除（Bookmark Lookup、RID Lookup、

深入理解与索引性能优化——如何消除Bookmark Lookup、RID Lookup与Key Lookup提高查询性能

一、引言

在大数据处理过程中，索引扮演着至关重要的角色。一旦遇到查询性能问题，很多人会手足无措，开始到处查找解决方案。而在此之前，我们需要深入理解什么是Bookmark Lookup、RID Lookup和Key Lookup，以及如何在实践中解决它们以提高查询效率。本文将深入这三个概念，并提供有效的优化方法。

二、理解Bookmark Lookup、RID Lookup与Key Lookup

对于不熟悉索引的朋友来说，Bookmark Lookup、RID Lookup和Key Lookup可能听起来很陌生。简单来说，这些术语涉及到查询过程中索引的使用和数据的检索方式。在SQL查询中，当返回列并未完全覆盖在索引中，就需要回到数据表或聚集索引中检索数据，这种情况就可能出现Bookmark Lookup或Key Lookup。而RID Lookup则是在非聚集索引中查找数据行时，需要通过行标识符（RID）去定位数据。这些操作虽然必要，但却增加了查询的复杂性并可能降低性能。

三、问题的提出

让我们通过一个简单的例子来演示问题的出现。假设我们有一个名为Sales.Orders的表，我们对这个表进行查询操作。在没有添加任何索引的情况下，查询计划是全表扫描。然后我们在orderid上创建聚集索引，查询性能有所改善，但仍然存在问题。如果我们尝试在查询条件（如shipcity）上创建非聚集索引，可能会出现Bookmark Lookup或Key Lookup的情况。这是因为查询结果中的部分数据需要从数据表中检索。那么如何解决这个问题呢？

四、解决问题的策略

解决Bookmark Lookup、RID Lookup和Key Lookup问题的一个有效方法是创建非聚集索引覆盖索引。覆盖索引包含了查询所需的所有列，因此可以在不回到数据表的情况下完成查询操作，从而大大提高查询性能。这意味着我们在创建非聚集索引时，需要包含查询的所有返回列。通过这种方式，我们可以消除不必要的书签查找和键查找操作，提高查询效率。通过这种方式优化后的查询计划将不再需要返回到基表中获取数据，从而消除了Bookmark Lookup和Key Lookup的问题。这将大大提高查询性能并优化数据库系统的整体性能。在进行数据库设计时考虑这些因素是非常关键的这将帮助我们更有效地利用数据库资源并提高应用程序的性能。深入理解索引的工作方式和优化策略对于提高数据库查询性能至关重要。通过创建适当的索引和优化查询计划我们可以有效地消除Bookmark Lookup、RID Lookup和Key Lookup从而提高数据库系统的整体性能并优化应用程序的运行效率。在繁忙的数据库世界中，索引是优化查询性能的关键工具。当我们对数据库中的数据进行查询时，合适的索引可以极大地提高检索速度。让我们深入理解并关于非聚集索引、覆盖索引以及它们如何影响查询性能的一些重要概念。

我们来一下非聚集索引（Nonclustered Index）。不同于聚集索引，非聚集索引并不会按照数据在表中的物理存储顺序进行排序和存储。当我们为表的某些列创建非聚集索引时，数据库系统会为这些列创建一个单独的索引结构。当执行查询时，如果查询计划选择了使用这个索引，数据库可以直接从索引中检索数据，而无需访问表中的数据页。这极大地提高了查询速度，避免了所谓的“Key Lookup”操作。

即使我们创建了非聚集索引，查询优化器有时仍会选择进行索引扫描而非索引查找。索引扫描意味着数据库需要访问索引中的所有行来满足查询条件，而索引查找则是通过索引结构快速定位到满足条件的行。为什么会出现这种情况呢？这可能与索引列的顺序、查询条件以及数据的分布情况有关。

当我们创建非聚集索引时，需要注意列的顺序。在某些情况下，调整列的排序方式可以使查询优化器更有效地使用索引。例如，如果我们的查询条件主要基于某个列，那么这个列应该被放在索引的首位。数据的分布情况也会影响索引的使用。在某些情况下，即使我们创建了索引，数据库仍可能选择进行全表扫描，因为对于某些特定的数据分布和查询条件，全表扫描可能更快。

接下来，我们覆盖索引（Covered Index）。覆盖索引是一种特殊的非聚集索引，它包含了查询所需的所有数据列。当我们执行查询时，如果使用了覆盖索引，数据库可以直接从索引中获取所需的数据，而无需访问表中的数据页。这减少了IO操作，提高了查询性能。与默认的聚集索引相比，覆盖索引在某些情况下可以提供更好的性能。

为了进一步优化查询性能，我们还可以考虑使用INCLUDE关键字来创建非聚集索引。使用INCLUDE关键字，我们可以在非聚集索引中包含非键列。这样，即使查询条件不包含这些非键列，数据库仍然可以从索引中获取这些列的数据，从而进一步提高查询效率。

通过合理使用非聚集索引、覆盖索引以及调整索引列的顺序和包含非键列，我们可以有效地提高数据库的查询性能。这需要我们对数据库的查询计划和性能进行深入的分析和理解，以便做出最佳决策。在实际应用中，我们需要根据具体情况调整和优化索引策略，以达到最佳的性能效果。深入理解与比较：Bookmark Lookup与索引策略的查询性能差异

在数据库查询优化过程中，我们面临多种策略选择，其中Bookmark Lookup与索引策略尤为关键。那么，究竟哪种策略性能更佳呢？接下来，我们将深入比较二者的开销差异。

一、理解Bookmark Lookup与索引策略

在数据库查询中，Bookmark Lookup与索引策略都是为了提高查询效率而存在的。它们各有特点，但在实际应用中，我们需要根据数据表的特点和查询需求进行选择。

二、TSQL2012中的实践对比

在TSQL2012环境下，我们执行了两组查询语句，一组使用带有聚集索引的表进行查询，另一组使用非聚集索引进行查询。通过比较两者的执行结果，我们发现二者在开销上并没有明显差异。那么，我们是否必须添加特定的索引来提高查询性能呢？

三 深入非聚集索引与聚集索引的关系

为了解答这个问题，我们尝试创建不包含特定聚集索引列的非聚集索引，并比较其性能。经过实践验证，我们发现非聚集索引列实际上并不需要包含创建了聚集索引的列。这是因为聚集索引的列本身就是非聚集索引集合的一部分。也就是说，只要在一个表的某列上创建了聚集索引，那么该列就自然包含在非聚集索引之中。这一结论对于提高查询性能具有重要意义。

四、总结与前瞻

本文我们详细了Bookmark Lookup与索引策略的差异，通过实践验证了非聚集索引与聚集索引的关系。希望通过这些内容，大家能对数据库查询优化有更深入的理解。下一节，我们将继续其他数据库优化技巧，以期进一步提高查询性能。

结语

本文的内容旨在帮助大家深入理解数据库查询优化策略，通过实践验证得出结论。希望这些内容对大家的学习和工作能有所帮助。如果有任何疑问或建议，欢迎留言交流。也希望大家能多多支持狼蚁SEO！我们将持续为大家提供有价值的内容。