111、sqlserver 表A有1亿条数据，表中每个不同值的字段B大约有100条数据，给B字段建索引和不建索引查询时性能相差多少倍？并进行分析
1、直接结论
在该场景下，建立索引后的查询性能可能会比不建索引快上 几十万甚至上百万倍。查询时间可能从小时级或分钟级，缩短到毫秒级。
2、性能差异的核心原因
同样，我们可以用电话簿的比喻来理解：
- 不建索引（全表扫描 - Table Scan）：SQL Server 需要从头到尾扫描表中的每一条记录（1 亿条），逐一比较字段B的值是否符合查询条件。这是一个 I/O 密集型操作，速度极慢。
- 建立索引（索引查找 - Index Seek）：SQL Server 会创建一个索引结构（默认是 B + 树），这个结构就像电话簿的目录。数据库可以通过这个 “目录” 直接定位到所有B字段值符合条件的数据行，然后再去数据表中读取这些行的详细信息（如果索引不是覆盖索引的话）。
3、性能差异的量化分析
我们做一个同样粗略的量化估算：
假设：
- 表 A 有 1 亿条 记录。
- 每条记录大小为 1KB。
- 存储设备是 SATA III SSD，连续读取速度约为 500MB/s。
- B + 树索引的高度通常在 3-4 层。
（1）不建索引（全表扫描）
- 数据量：1 亿条 * 1KB / 条 = 100GB
- 查询时间（理论最小值）：100GB / 500MB/s = 200 秒 (约 3.3 分钟)
- 注意：这是理想情况下的最快速度。实际中，数据可能不连续存储，涉及磁盘寻道、SQL Server 的各种开销等，实际时间会远大于200 秒。
（2）建立索引（非聚集索引）
当你在 B 字段上建立非聚集索引后，查询时：
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SQL Server 在索引中快速定位到 B 值对应的位置（O(log n) 复杂度，非常快）。
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从索引中获取到这些记录的聚集索引键（如果表有聚集索引）或堆指针（如果是堆表）。
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根据这些键或指针，去聚集索引或堆中书签查找（Bookmark Lookup）对应的完整数据行。
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索引查找时间：微秒（μs）级别，可忽略。
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书签查找时间：假设找到 100 条记录，每条记录的查找是一次随机 I/O。SSD 的随机 I/O 性能远好于 HDD，但 100 次随机 I/O 仍然需要一点时间。我们保守估计为 1-10 毫秒（ms）。
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总查询时间：约 1-10 毫秒。
（2） 性能差异倍数
- 差异倍数 ≈ 200 秒 / 0.001 秒 = 200,000 倍 (基于 1ms 估算)
- 差异倍数 ≈ 200 秒 / 0.01 秒 = 20,000 倍 (基于 10ms 估算)
即使是最保守的估计，性能差异也在数万倍以上。
4、关于该场景的特别说明
该场景中 “每个不同值的字段 B 大约有 100 条数据”，这表示字段B的选择性（Selectivity） 非常好。
- 选择性 = 不重复的索引值数量 / 总记录数
- 在场景里，选择性 = (1 亿 / 100) / 1 亿 = 1/100 = 1%。
选择性越高（越接近 100%），索引的效率就越高。1% 的选择性意味着通过索引筛选后，需要访问的数据量（100 条）远小于总数据量（1 亿条），因此索引能极大地减少 I/O 操作，性能提升非常显著。
5、SQL Server 的一些额外考量
（1） 聚集索引 vs. 非聚集索引：
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如果字段B是表的聚集索引键，那么查询性能会更好，因为数据本身就是按照B的顺序存储的，找到索引位置就找到了数据，不需要书签查找。
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如果B上建立的是非聚集索引，那么查询通常会经历 “索引查找 + 书签查找” 的过程。
（2） 覆盖索引（Covering Index）：
- 如果你的查询只需要返回B字段和主键字段，那么非聚集索引本身就包含了这些信息，SQL Server
可以直接从索引中获取数据，无需访问基表，这就是索引覆盖，性能会极高。 - 如果你还需要查询其他字段，可以考虑将这些字段加入到非聚集索引的 包含列（Included Columns） 中，以实现索引覆盖，避免书签查找的开销。
- 示例：
CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_A_B ON A(B) INCLUDE (Column1, Column2);
（3） 索引维护：
- 对于 1 亿条数据的大表，索引的建立过程会比较耗时，并且会产生锁和日志。建议在业务低峰期操作。
- 大表的索引也需要定期维护（如重建或重组），以保持其性能。
总结与建议
1、巨大的性能差异
在 1 亿条数据的表上，对查询频繁、选择性良好（1%）的字段B建立索引，查询性能可能会提升几十万倍甚至更多。
2、索引是必须的
对于这种场景，建立索引是提升查询性能的关键，几乎是必须的优化手段。
3、索引的代价
索引会占用额外的存储空间，并且会轻微降低INSERT, UPDATE, DELETE的性能。但在你的查询场景下，查询性能的收益远大于这些代价。
4、选择合适的索引类型
- 如果B字段适合作为聚集索引键（例如，经常用于范围查询、排序等），可以考虑将其设为聚集索引。
- 否则，建立非聚集索引即可。如果查询需要其他字段，可以考虑使用包含列来创建覆盖索引，以获得最佳性能。
