算法跟数据结构～Sqlserver索引使用的B树
B树相关概念
在B-树中查找给定关键字的方法是，首先把根结点取来，在根结点所包含的关键字K1,…,Kn查找给定的关键字（可用顺序查找或二分查找法），若找到等于给定值的关键字，则查找成功；否则，一定可以确定要查找的关键字在Ki与Ki+1之间，Pi为指向子树根节点的指针，此时取指针Pi所指的结点继续查找，直至找到，或指针Pi为空时查找失败。
时间复杂度
动态查找树主要有：二叉查找树（Binary Search Tree），平衡二叉查找树（Balanced Binary Search Tree），红黑树(Red-Black Tree )，B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree)。前三者是典型的二叉查找树结构，其查找的时间复杂度
O(log2N)
与树的深度相关，那么降低树的深度自然会提高查找效率。
在SQLSERVER里的表现
我们都知道sqlserver数据行的存储结构有两种:堆（heap）和B树（binary二叉树）。学过数据结构的人都知道，二叉树的优点是：快速使用二分法找到数据，数据页面使用双向链表首尾相连。再介绍一下数据结构中的堆（heap）。堆中的数据没有任何顺序，数据页面也不会首尾相连。那怎么在堆中查找数据呢? 堆的结构及IAM结构如下：
堆表只依靠表里的IAM页（索引分配映射页）将堆的页面联系在一起，IAM中记录了页面编号和页面位置。由此可以通过IAM扫描数据。
1.很多书中都讲到sqlserver数据行的存储结构有两种:堆（heap）和B树（binary二叉树）。而我觉得sqlserver数据页的存储结构有两种：堆（heap）和B树（binary二叉树）。
2.数据都存在页面中，sqlserver页面有两种类型：数据页和索引页。索引页都是按照B树结构存储的。
那么重点来了:
不管是聚集索引，还是非聚集索引，索引数据都存放在索引页中。
表中如果有聚合索引，那么数据全部存储在索引页中。
表中如果只有有非聚合索引，那么数据存在堆页（也就是实际的数据行），但是索引数据存储在索引页中。
表中如果既有聚集索引，也有非聚集索引，那么数据和索引都存放在索引页中。
B树结构中，每一个节点就是一个页面，B树里会有一页：root page（亦即是根节点），非聚集索引和聚集索引都是一样的。
下面开始步入正轨介绍索引：
聚集索引:
有人会问为什么一张表只能有一个聚集索引，简单来说因为表只能以一种顺序排列在磁盘中，所以表只能有一个聚集索引。而非聚集索引能有好几个。
聚集索引因为数据全部存放在索引页中，所以顺着聚集索引就可以查到数据。聚集索引结构如下：
非聚集索引
1.如果非聚集索引的数据放在堆表中（表示没有聚集索引），而非聚集索引的数据放在索引页中。那么非聚集索引怎么查找数据呢？在非聚集索引的叶子节点（即叶子页面）有行定位器，行定位器指向行的位置。由文件标示符、页码、行上的行数组成。整个指针称为行ID(RID)。
2.如果非聚集索引的数据放在索引表中（表示有聚集索引），那怎么查找数据呢？则行定位器会指向聚集索引键。SQL使用非聚集索引叶子节点的指针指向的聚集索引键值，来查找数据。
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