Desempenho de índices não agrupados em heaps versus índices agrupados

Para verificar seu pedido criei 2 tabelas seguindo esse esquema:

• 7,9 milhões de registros representando informações de saldo.
• um campo de identidade contando de 1 a 7,9 milhões
• um campo numérico que agrupa os registros em cerca de 500 mil grupos.

A primeira tabela chamada heapobteve um índice não clusterizado no campo group. A segunda tabela chamada clustobteve um índice clusterizado no campo sequencial chamado keye um índice não clusterizado no campogroup

Os testes foram executados em um processador I5 M540 com 2 núcleos hyperthreaded, 4Gb de memória e Windows 7 de 64 bits.

Microsoft SQL Server 2008 R2 (RTM) - 10.50.1600.1 (X64) 
Apr  2 2010 15:48:46 
Developer Edition (64-bit) on Windows NT 6.1 <X64> (Build 7601: Service Pack 1)  

Atualização em 9 de março de 2011 : fiz um segundo benchmark mais extenso executando o seguinte código .net e registrando Duration, CPU, Reads, Writes e RowCounts no Sql Server Profiler. (O CommandText usado será mencionado nos resultados.)

NOTA: CPU e duração são expressos em milissegundos

• 1000 consultas
• zero consultas de CPU são eliminadas dos resultados
• 0 linhas afetadas são eliminadas dos resultados

int[] idList = new int[] { 6816588, 7086702, 6498815 ... }; // 1000 values here.
using (var conn = new SqlConnection(@"Data Source=myserver;Initial Catalog=mydb;Integrated Security=SSPI;"))
            {
                conn.Open();
                using (var cmd = new SqlCommand())
                {
                    cmd.Connection = conn;
                    cmd.CommandType = CommandType.Text;
                    cmd.CommandText = "select * from heap where common_key between @id and @id+1000"; 
                    cmd.Parameters.Add("@id", SqlDbType.Int);
                    cmd.Prepare();
                    foreach (int id in idList)
                    {
                        cmd.Parameters[0].Value = id;

                        using (var reader = cmd.ExecuteReader())
                        {
                            int count = 0;
                            while (reader.Read())
                            {
                                count++;
                            }
                            Console.WriteLine(String.Format("key: {0} => {1} rows", id, count));
                        }
                    }
                }
            }

Fim da atualização em 9 de março de 2011 .

SELECIONE o desempenho

Para verificar os números de desempenho, executei as seguintes consultas uma vez na tabela heap e uma vez na tabela cluster:

select * from heap/clust where group between 5678910 and 5679410
select * from heap/clust where group between 6234567 and 6234967
select * from heap/clust where group between 6455429 and 6455729
select * from heap/clust where group between 6655429 and 6655729
select * from heap/clust where group between 6955429 and 6955729
select * from heap/clust where group between 7195542 and 7155729

Os resultados deste benchmark são para heap:

rows  reads CPU   Elapsed 
----- ----- ----- --------
1503  1510  31ms  309ms
401   405   15ms  283ms
2700  2709  0ms   472ms
0     3     0ms   30ms
2953  2962  32ms  257ms
0     0     0ms   0ms

Atualização em 9 de março de 2011 : cmd.CommandText = "select * from heap where group between @id and @id+1000";

• 721 linhas têm > 0 CPU e afetam mais de 0 linhas

Counter   Minimum    Maximum Average  Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts    1001      69788    6368         -         
Cpu            15        374      37   0.00754
Reads        1069      91459    7682   1.20155
Writes          0          0       0   0.00000
Duration   0.3716   282.4850 10.3672   0.00180

Fim da atualização em 9 de março de 2011 .

para a tabela clustos resultados são:

rows  reads CPU   Elapsed 
----- ----- ----- --------
1503  4827  31ms  327ms
401   1241  0ms   242ms
2700  8372  0ms   410ms
0     3     0ms   0ms
2953  9060  47ms  213ms
0     0     0ms   0ms

Atualização em 9 de março de 2011 : cmd.CommandText = "select * from clust where group between @id and @id+1000";

• 721 linhas têm > 0 CPU e afetam mais de 0 linhas

Counter   Minimum    Maximum Average  Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts    1001      69788    6056         -
Cpu            15        468      38   0.00782
Reads        3194     227018   20457   3.37618
Writes          0          0       0       0.0
Duration   0.3949   159.6223 11.5699   0.00214

Fim da atualização em 9 de março de 2011 .

SELECIONE COM JOIN desempenho

cmd.CommandText = "select * from heap/clust h join keys k on h.group = k.group where h.group between @id and @id+1000";

Os resultados deste benchmark são para heap:

873 linhas têm > 0 CPU e afetam mais de 0 linhas

Counter   Minimum    Maximum Average  Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts    1009       4170    1683         -
Cpu            15         47      18   0.01175
Reads        2145       5518    2867   1.79246
Writes          0          0       0   0.00000
Duration   0.8215   131.9583  1.9095   0.00123

Os resultados deste benchmark são para clust:

865 linhas têm > 0 CPU e afetam mais de 0 linhas

Counter   Minimum    Maximum Average  Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts    1000       4143    1685         -
Cpu            15         47      18   0.01193
Reads        5320      18690    8237   4.97813
Writes          0          0       0   0.00000
Duration   0.9699    20.3217  1.7934   0.00109

ATUALIZAR desempenho

O segundo lote de consultas são instruções de atualização:

update heap/clust set amount = amount + 0 where group between 5678910 and 5679410
update heap/clust set amount = amount + 0 where group between 6234567 and 6234967
update heap/clust set amount = amount + 0 where group between 6455429 and 6455729
update heap/clust set amount = amount + 0 where group between 6655429 and 6655729
update heap/clust set amount = amount + 0 where group between 6955429 and 6955729
update heap/clust set amount = amount + 0 where group between 7195542 and 7155729

os resultados deste benchmark para heap:

rows  reads CPU   Elapsed 
----- ----- ----- -------- 
1503  3013  31ms  175ms
401   806   0ms   22ms
2700  5409  47ms  100ms
0     3     0ms   0ms
2953  5915  31ms  88ms
0     0     0ms   0ms

Atualização em 9 de março de 2011 : cmd.CommandText = "update heap set amount = amount + @id where group between @id and @id+1000";

• 811 linhas têm > 0 CPU e afetam mais de 0 linhas

Counter   Minimum    Maximum Average  Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts    1001      69788    5598       811         
Cpu            15        873      56   0.01199
Reads        2080     167593   11809   2.11217
Writes          0       1687     121   0.02170
Duration   0.6705   514.5347 17.2041   0.00344

Fim da atualização em 9 de março de 2011 .

os resultados deste benchmark para clust:

rows  reads CPU   Elapsed 
----- ----- ----- -------- 
1503  9126  16ms  35ms
401   2444  0ms   4ms
2700  16385 31ms  54ms
0     3     0ms   0ms 
2953  17919 31ms  35ms
0     0     0ms   0ms

Atualização em 9 de março de 2011 : cmd.CommandText = "update clust set amount = amount + @id where group between @id and @id+1000";

• 853 linhas têm > 0 CPU e afetam mais de 0 linhas

Counter   Minimum    Maximum Average  Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts    1001      69788    5420         -
Cpu            15        594      50   0.01073
Reads        6226     432237   33597   6.20450
Writes          0       1730     110   0.01971
Duration   0.9134   193.7685  8.2919   0.00155

Fim da atualização em 9 de março de 2011 .

EXCLUIR referências

o terceiro lote de consultas que executei são instruções de exclusão

delete heap/clust where group between 5678910 and 5679410
delete heap/clust where group between 6234567 and 6234967
delete heap/clust where group between 6455429 and 6455729
delete heap/clust where group between 6655429 and 6655729
delete heap/clust where group between 6955429 and 6955729
delete heap/clust where group between 7195542 and 7155729

O resultado deste benchmark para heap:

rows  reads CPU   Elapsed 
----- ----- ----- -------- 
1503  10630 62ms  179ms
401   2838  0ms   26ms
2700  19077 47ms  87ms
0     4     0ms   0ms
2953  20865 62ms  196ms
0     4     0ms   9ms

Atualização em 9 de março de 2011 : cmd.CommandText = "delete heap where group between @id and @id+1000";

• 724 linhas têm > 0 CPU e afetam mais de 0 linhas

Counter   Minimum    Maximum Average  Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts     192      69788    4781         -
Cpu            15        499      45   0.01247
Reads         841     307958   20987   4.37880
Writes          2       1819     127   0.02648
Duration   0.3775  1534.3383 17.2412   0.00349

Fim da atualização em 9 de março de 2011 .

o resultado deste benchmark para clust:

rows  reads CPU   Elapsed 
----- ----- ----- -------- 
1503  9228  16ms  55ms
401   3681  0ms   50ms
2700  24644 46ms  79ms
0     3     0ms   0ms
2953  26955 47ms  92ms
0     3     0ms   0ms

Atualização em 9 de março de 2011 :

cmd.CommandText = "delete clust where group between @id and @id+1000";

• 751 linhas têm > 0 CPU e afetam mais de 0 linhas

Counter   Minimum    Maximum Average  Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts     144      69788    4648         -
Cpu            15        764      56   0.01538
Reads         989     458467   30207   6.48490
Writes          2       1830     127   0.02694
Duration   0.2938  2512.1968 24.3714   0.00555

Fim da atualização em 9 de março de 2011 .

INSERIR benchmarks

A última parte do benchmark é a execução de instruções de inserção.

inserir no heap/clust (...) valores (...), (...), (...), (...), (...), (...)

O resultado deste benchmark para heap:

rows  reads CPU   Elapsed 
----- ----- ----- -------- 
6     38    0ms   31ms

Atualização em 9 de março de 2011 :

string str = @"insert into heap (group, currency, year, period, domain_id, mtdAmount, mtdAmount, ytdAmount, amount, ytd_restated, restated, auditDate, auditUser)
                    values";

                    for (int x = 0; x < 999; x++)
                    {
                        str += string.Format(@"(@id + {0}, 'EUR', 2012, 2, 0, 100, 100, 1000 + @id,1000, 1000,1000, current_timestamp, 'test'),  ", x);
                    }
                    str += string.Format(@"(@id, 'CAD', 2012, 2, 0, 100, 100, 1000 + @id,1000, 1000,1000, current_timestamp, 'test') ", 1000);

                    cmd.CommandText = str;

• 912 instruções têm > 0 CPU

Counter   Minimum    Maximum Average  Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts    1000       1000    1000         -
Cpu            15       2138      25   0.02500
Reads        5212       7069    6328   6.32837
Writes         16         34      22   0.02222
Duration   1.6336   293.2132  4.4009   0.00440

Fim da atualização em 9 de março de 2011 .

O resultado deste benchmark para clust:

rows  reads CPU   Elapsed 
----- ----- ----- -------- 
6     50    0ms   18ms

Atualização em 9 de março de 2011 :

string str = @"insert into clust (group, currency, year, period, domain_id, mtdAmount, mtdAmount, ytdAmount, amount, ytd_restated, restated, auditDate, auditUser)
                    values";

                    for (int x = 0; x < 999; x++)
                    {
                        str += string.Format(@"(@id + {0}, 'EUR', 2012, 2, 0, 100, 100, 1000 + @id,1000, 1000,1000, current_timestamp, 'test'),  ", x);
                    }
                    str += string.Format(@"(@id, 'CAD', 2012, 2, 0, 100, 100, 1000 + @id,1000, 1000,1000, current_timestamp, 'test') ", 1000);

                    cmd.CommandText = str;

• 946 instruções têm > 0 CPU

Counter   Minimum    Maximum Average  Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts    1000       1000    1000         -      
Cpu            15       2403      21   0.02157
Reads        6810       8997    8412   8.41223
Writes         16         25      19   0.01942
Duration   1.5375   268.2571  6.1463   0.00614

Fim da atualização em 9 de março de 2011 .

Conclusões

Embora haja mais leituras lógicas acontecendo ao acessar a tabela com o índice clusterizado e não clusterizado (ao usar o índice não clusterizado), os resultados de desempenho são:

• SELECT statements are comparable
• UPDATE statements are faster with a clustered index in place
• DELETE statements are faster with a clustered index in place
• INSERT statements are faster with a clustered index in place

Of course my benchmark was very limited on a specific kind of table and with a very limited set of queries, but I think that based on this information we can already start saying that it is virtually always better to create a clustered index on your table.

Update on 9 Mar 2011:

As we can see from the added results, the conclusions on the limited tests were not correct in every case.

The results now indicate that the only statements which benefit from the clustered index are the update statements. The other statements are about 30% slower on the table with clustered index.

Some additional charts where I plotted the weighted duration per query for heap vs clust.

As you can see the performance profile for the insert statements is quite interesting. The spikes are caused by a few data points which take a lot longer to complete.

End of Update on 9 Mar 2011.

Como Kimberly Tripp - a Rainha da Indexação - explica muito bem em sua postagem no blog The Clustered Index Debate continua... , ter uma chave de clustering em uma tabela de banco de dados praticamente acelera todas as operações - não apenas SELECT.

SELECT são geralmente mais lentos em um heap em comparação com uma tabela em cluster, desde que você escolha uma boa chave de cluster - algo como um arquivo INT IDENTITY. Se você usar uma chave de cluster muito ruim, como um GUID ou uma chave composta com muitos componentes de comprimento variável, então, mas somente então, um heap pode ser mais rápido. Mas, nesse caso, você realmente precisa limpar o design do banco de dados em primeiro lugar...

Portanto, em geral, não acho que haja sentido em uma pilha - escolha uma chave de cluster boa e útil e você deve se beneficiar em todos os aspectos.

Just happened to come across this article from Joe Chang that addresses this question. Pasted his conclusions below.

Consider a table for which the indexes have depth 4, so that there is a root level, 2 intermediate levels and the leaf level. The index seek for a single index key (that is, no key lookup) would generate 4 logical IO (LIO). Now consider if a key lookup is required. If the table has a clustered index also of depth 4, each key lookup generates 4 LIO. If the table were a heap, each key lookup generates 1 LIO. In actuality, the key lookup to a heap is about 20-30% less expensive than a key lookup to a clustered index, not anywhere close to the 4:1 LIO ratio.