Sql Server关于create index include带有包含列的索引的最全解释

By including nonkey columns, you can create nonclustered indexes that cover more queries. This is because the nonkey columns have the following benefits:

They can be data types not allowed as index key columns.
They are not considered by the Database Engine when calculating the number of index key columns or index key size.

在SqlServer 2016中，当我们要给一个长度超过1700的列创建索引时，数据库会告诉我们为这个列建索引会超过限制，而include的列是不在这个限制里面的。

create table t1(hid int,hname varchar(4000),hname1 varchar(4000))
create index ind_hname on t1(hname) --警告Warning! The maximum key length
for a nonclustered index is 1700 bytes. The index 'ind_hname' has maximum length of
4000 bytes. For some combination of large values, the insert/update operation will fail.
create index ind_hname on t1(hid) include(hname) --不报错，正常创建，索引键列是hid，包含列是hname

官方文档的说法：通过包含非键列，可以创建覆盖更多查询的非聚集索引。 这是因为非键列具有下列优点：
1、它们可以是不允许作为索引键列的数据类型。
2、在计算索引键列数或索引键大小时，数据库引擎不考虑它们。
当查询中的所有列都作为键列或非键列包含在索引中时，带有包含性非键列的索引可以显著提高查询性能。 这样可以实现性能提升，因为查询优化器可以在索引中找到所有列值；不访问表或聚集索引数据，从而减少磁盘 I/O 操作。

以上2点的个人理解：
1、它们可以是不允许作为索引键列的数据类型。比如varchar(2000)超过1700不能做索引键列，但是varchar(2000)可以作为包含列
2、 index key size索引键大小是指索引键包含的所有字段的长度总和的限制，比如我有一个表create table table1 (col1 varchar(500), col2 varchar(500),col3 varchar(500), col4 varchar(500));因为indexed key size的限制是1700， 所以create index ind_t1 on table1(col1, col2,col3)没有问题,因为col1+col2+col3=1500<1700，但是create index ind_t2 on table1(col1, col2,col3,col4)有问题，因为col1+col2+col3+col4=2000>1700,但是我们可以这样create index ind_t3 on table1(col1, col2,col3) include (col4)，即把col4放入包含列，它就不占索引键ind_t3的大小

结合以上2点的理解，得出结论
1、include包含列只能是针对非聚集索引
2、Index space<>indexed key size+include columns www.pizei.comsize, Index space是整个index段的尺寸包括include列，Index space就是整个索引占用的磁盘空间，它包括索引键和非索引键，而不是说非索引键(包含列)就不占索引段的磁盘空间
3、当查询中的所有列就包含于索引的键值中，那么就不会发生Lookup回表的操作了，因为找到索引项，就已经找到所需的数据了，没有必要再到数据行去找了，这种情况，叫做索引覆盖
4、索引定义中非键列(包含列)的顺序不会影响使用该索引的查询的性能。
5、突然多出来一个查询，而这个查询字段只是比之前的查询多一个字段的情况下，如果之前的查询已经有了索引，则可以把之前索引删除，新建一个索引，再把新增的查询字段和之前索引中include字段合并起来一并放入include
6、当查询中的所有列都出现在索引(键列或包含列)中时，这种包含列的游戏索引才能带来效果，也就是说它唯一的好处就是直接查询索引就可以返回值，不用回表，使用的范围太窄了。一旦要通过索引再回表返回数据，那包含列太得不偿失，因为包含列也占用实际的存储空间，这样导致这个索引的index space太大了，成本太高了，特别是超大表，索引如果包含太多包含列的话，占用存储实在太可怕了。所以 include包含列是典型的空间换时间的打法，需要平衡场景使用，而不是说它一定很好

以下7、8两点结论，额外夹带的私活，帮忙理解索引扫描的原理
7、100GB的表，10个字段，每个字段平均10GB，每个字段建立一个索引，平均每个索引10GB，扫描某个索引时，不是直接扫描整个索引这10GB，而是扫描索引树根节点+索引树干节点+索引叶子节点，这样下来找到对应的索引键值，可能只需要扫描不到10MB的索引，如果要回表，那再加上回表的成本
8、大表创建索引，加上online=on不会影响业务，但是会产生巨大的事务日志，所以一般留到业务低峰比如周末操作

结论2的例子：
20210526公司发生的遇到的现象，csdb5的磁盘一下子被使用了200GB
如下语句，ATickMinutesArchive表大小254GB总计10个字段，原来的索引180GB，如下索引一创建，发现索引达到了400GB，也就是如下新建索引有200GB，这个索引大小刚好和表大小一致，说明include的8个字段和索引键的2个字段同时计算了到了索引大小中

CREATE NONCLUSTERED INDEX NIX_ATickMinutesArchive_001
ON [dbo].[ATickMinutesArchive] ([Symbol],[DateUpdate])
INCLUDE ([Last],[High],[Low],[TotalVol],[TimeUpdate],[Ticks],[OpenPrice],[OpenVolume])
WITH ( ONLINE= ON )

结论3的例子1：
例如，taable1表上有col1列(主键)，col2列，col3列，col4列，col5列...
现在要求作以下查询 select col2,col3 from taable1 where col2=@col2
一般来说，在col2列上加非聚集索引，就可以加速此查询。其查询步骤：检索col2列上的非聚集索引，获取对应主键col1，再由主键检索聚集索引，从聚集索引的叶级索引页上获取相关的记录。但是，如果在col2列上加非聚集索引时指定include col3列，这样col3列值便会存储在非聚集索引的叶级索引页上。其查询步骤：检索col2列上的非聚集索引，直接从非聚集索引的叶级索引页上获取相关记录。

结论3的例子2：
如遇到如下查询，则最后一个index_5都可以让下面这些所有查询语句只访问索引就返回数据，也就是说当查询中的所有列都作为键列或非键列包含在索引中时，直接查询索引就可以返回结果

select col1,col2 from table1 where col1=XX
select col1,col2,col3 from table1 where col1=XX
select col1,col2,col3,col4 from table1 where col1=XX
select col1,col2,col3,col4,col5 from table1 where col1=XX
select col1,col2,col3,col4,col5,col6 from table1 where col1=XX
CREATE INDEX [index_5] ON [dbo].[table1] ([col1]) INCLUDE ([col2], [col3],
[col4], [col5], [col6]) WITH (DATA_COMPRESSION = PAGE, ONLINE = ON)

结论4的例子：
索引定义中非键列的顺序不会影响使用该索引的查询的性能，比如index_5和index_6效果一样， include后面的col2和col5顺序可以随意，可以col2在前，也可以col5在前

CREATE INDEX [index_5] ON [dbo].[table1] ([col1]) INCLUDE ([col2], [col3],
[col4], [col5], [col6]) WITH (DATA_COMPRESSION = PAGE, ONLINE = ON)
CREATE INDEX [index_6] ON [dbo].[table1] ([col1]) INCLUDE ([col5], [col3],
[col2], [col4], [col6]) WITH (DATA_COMPRESSION = PAGE, ONLINE = ON)

结论5的例子：
如遇到如下查询，且已经存在index_4索引，则可以把index_4删除，新建index_5索引，再把新增的查询col6和之前索引中include字段合并起来一并放入include

select col1,col2,col3,col4,col5,col6 from table1 where col1=XX
CREATE INDEX [index_4] ON [dbo].[table1] ([col1]) INCLUDE ([col2],
[col3], [col4], [col5]) WITH (DATA_COMPRESSION = PAGE, ONLINE = ON)
CREATE INDEX [index_5] ON [dbo].[table1] ([col1]) INCLUDE ([col2],
[col3], [col4], [col5], [col6]) WITH (DATA_COMPRESSION = PAGE, ONLINE = ON)