以下的文章主要向大家講述的是SQL Server索引覆蓋（Index Covering），SQL Server數據庫索引覆蓋主要是這種情況，查詢中的select 與where子句中所需要的信息都能在非聚集索引中找到。

因為非聚集索引包含了一個對應于表中每個數據行的一個葉子行，SQL Server能從非聚集索引的葉子行來滿足查詢。這導致了數據檢索的更快，因為所有的信息能從索引頁中直接獲得，并且避免了SQL Server查找數據頁。

因為非聚集索引的葉子頁都連接在一起，索引的葉級可以像表中的數據頁一樣進行掃描，因為頁級行都典型比數據行要小，一個覆蓋了查詢的非聚集索引將比同樣列的聚集索引更快，因為需要讀取的頁數要更少。

在下面的例子中，quthors表中的關于au_lname 和au_fname的非聚集索引將覆蓋查詢，因為結果中的列和SARG都能從索引中提取出來：

Sql代碼   
Select au_lname, au_fname   
From authors   
Where au_lname like "M%"   
GO   
Select au_lname, au_fname  
From authors  
Where au_lname like "M%"  
GO  

其他使用聚合函數（MIN AVG SUM COUNT）的查詢或者僅僅檢查是否存在的查詢也能從SQL Server索引覆蓋中獲益。下面是一些能夠利用索引覆蓋優點的查詢：

Sql代碼   
Select count (au_lname) from authors where au_lname like 'm%'   
Select count (*) from authors where au_lname like 'm%'   
Select count (*) from authors   
Select count (au_lname) from authors where au_lname like 'm%'  
Select count (*) from authors where au_lname like 'm%'  
Select count (*) from authors  

你可能會奇怪最后一個查詢，它甚至沒有一個具體的SARG，怎么還能使用索引。SQL Server知道非聚集索引的特性，一個非聚集索引為表中的每行數據都包含了一行；它能夠簡單的計算任何一個非聚集索引的行數，而不需要掃描整個表。對最后一個查詢，SQL Server選擇最小的非聚集索引——也就是，具有最少的葉子頁的索引。

向非聚集索引添加列使得發生SQL Server索引覆蓋是一種提高查詢響應時間的常見方法。考慮下面的查詢：

Sql代碼   
Select royalty from titles   
Where price between $10 and $ 20   
Select royalty from titles  
Where price between $10 and $ 20  

如果你僅在price列上創建索引，SQL Server能發現滿足price在該范圍的索引中的行，但是它還需要訪問數據行來檢索royalty。范圍中有100行，最壞情況下檢索數據所花費的IO代價計算如下：

引用

索引的級數

+查找匹配行的索引頁的數

+100 * 每個書簽查找頁數

如果royalty列添加到了price列索引中了，索引能被掃描來檢索結果，而不是進行書簽查找，這樣具有更快的查詢響應。使用SQL Server索引覆蓋的IO代價將只是：

引用

索引級數

+查找匹配行的索引頁的數

引用

注意：

當考慮添加索引來利用索引覆蓋時，小心使得索引變得太寬。當索引行的寬度接近與數據行寬度時，覆蓋的優點將失去，因為增加了葉級頁的數目。當索引的葉級頁的數目接近了表中頁的數目，索引級數也增加了，那么索引掃描的時間就開始接近于表掃描時間了。

另外，如果你添加對到索引中的列頻繁修改，數據行中列的任何修改也會波及到索引中。這增加了維護的負擔，也會影響修改的性能。

正如第33章討論的那樣，當在一個表上創建了 一個聚集索引，聚集鍵會被所有的非聚集索引引用，作為書簽來定位實際的數據行。聚集鍵實際就是一些列，它們構成了聚集索引和它們的數據值。這種特性有時也能導致SQL Server索引覆蓋。

例如，假設suthors表在au_lname au_fname列上建立聚集索引，并有一個定義在au_id的非聚集索引。非聚集索引的每行都包含了與數據行對應的au_lname au_fname聚集鍵值。因為這個原因，下面查詢將被非聚集索引覆蓋：

Sql代碼   
select au_lname, au_fname   
from authors   
where au_id like '123%'  

以上的相關內容就是對SQL Server索引覆蓋（Index Covering）的介紹，望你能有所收獲。

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