• 数据库解决方案架构师

• 就职于IBM中国实验室，支持中国区的DB2主要合作伙伴，同时具有多年主机DB2（DB2 for z/OS）和DB2工具的研发经验

DB2索引的节点都是页（page），由一个根节点，若干中间节点（非叶子节点），还有叶子节点构成。

我们先回顾一下DB2所用索引的数据结构--B+数，B+树和B树有一项主要区别是B+树的最底层叶子节点是通过指针连在一起的。

我们来看一个两个键值（key）的索引的叶子节点示例，索引都是按照键值排序的，键值后面挂上RID。

通常我们用三角形来简化索引，三角形的底边就是有序的键值外挂上RID。

这是一个静态的谓词分析，我们不用考虑将这个谓词放在SQL中，也不用考虑是不是有索引可以使用，仅仅是谓词的一个属性。

这里解释一下Indexable，可索引加速，这个谓词如果使用对应的索引，可以在索引上确定一段连续的范围。

Sargable（Search ARGument ABLE），这词很晦涩，只在RDBMS里才用，衡量的标准很简单，对比与Indexable，Sargable的谓词无法确定索引上的一段连续范围。也许是两段，也许是多段。

这就是DB2的运行架构（runtime）。一般大家会比较熟悉存放数据页的缓冲池（Bufferpool）。以一条查询（Query）的运行为例，DB2从表和索引的读取到返回给用户结果集，会从下到上走过BM，IM，DM，RDS这些模块。

我们今天讨论话题的重点是红框中的IM和DM。

从上往下看，最高级的，功能最强的RDS模块，希望下面的DM和IM能帮它尽量多的承担机械化的工作，比如SELECT * FROM T1 WHERE C1 = 5，RDS会把'C1'，'='，'5'扔给DM(1)。由DM把满足条件的每一条记录返回给RDS(4)。如果执行计划中使用了索引，DM还会去调用IM。

再往下看，DM和IM会根据表扫描还是索引扫描的需求(2)，让BM提供表的数据页（Table Page）和索引页（Index Page）(3)。BM负责管理缓冲区。

对于数据管理器DM，我们已经知道它是在表扫描的时候工作。但是对于索引管理器，通过什么策略去拿索引页，如何应用谓词？通常情况下，索引会有两种扫描方式，一种是匹配扫描，另一种是筛选扫描。

匹配扫描对应的是索引上一段连续的范围，扫描从根节点开始遍历，找到叶子节点上满足条件的键值，一直到结束的条件，都是我们需要的，直接返回就可以了。

筛选扫描对应不了一段连续的范围，可能是两端或者多段，所以扫描叶子节点之后，不能无脑返回结果，我们还需要在每条索引的键值上应用谓词。

如果我们使用的索引有多个键值，谓词也是多个布尔条件，那么匹配和筛选就可以结合起来使用，我们来看一个例子。

大家注意，拿到一个SQL之后，我们就可以对其中的谓词进行静态分析，像上图中的Indexable和Sargable谓词。和有无索引，是否有统计信息，优化器如何选择执行计划都没有关系。

如果我们建立了索引，并且使用了索引之后，才有所谓的Matching和Screening。

假设使用了索引1，C1，C2上的谓词组合起来可以确定索引上一段连续的范围，所以C1，C2都匹配上了。我们选出一段较窄的范围，再拿C3进行筛选。

假设使用了索引2，因为C2，C1的键值排列顺序，无法通过C2，C1的组合谓词确定一段连续范围。只能有C2匹配上，可以看出需要扫描较大的一段开口范围，然后再通过C1，C3进行筛选。

显而易见，使用索引1的效率要高。

对于布尔条件组合的谓词（AND连接起来的谓词） ，匹配扫描会从索引的第一个键开始，停在第一个非等于的Indexable谓词。

举例：C1 = 1 & C2 = 'B' & C3 > 10 & C 4 = 2, IX（C2，C1，C3，C4），那么C2，C1，C3是匹配，C4是筛选。

我们刚才没提到的剩余的（Residual）谓词，所谓剩余是指DM和IM都无法处理，只能在RDS中处理，这意味着我们需要DM提供更多的记录，相应的，我们也需要读取更多的数据页，所以效率肯定不好。

最好的谓词肯定是Indexable，只有是Indexable的谓词才可能做匹配扫描。但是如果没有对应的索引，或者优化器没有选择对应的索引，Indexable和Sargable的谓词都可以做索引的筛选扫描，或者在DM中进行表扫描。

总结：

1. 尽量写Indexable的谓词

2. 尽量写“=”的操作符

3. 索引的前几个键值尽量包含“=”谓词所在的列

Q1：联合索引的话，DB2会跳过索引的第一个字段而直接使用后面的吗？

A：如果是匹配扫描的话，是不行的。但是筛选扫描可以，因为筛选只是把在键值上进行筛选，避免了表扫描去访问更多的Table Page。

Q2：谓词使用有没有先后顺序？例如：是不是能过滤大数据量的放前面？

A：谓词的使用是有先后顺序的，但是顺序不是这样，一般会先用local predicate，本地的，只涉及本表的，然后才是subquery,join等等。如果都是local predicate，只会有我刚才讲的Matching先进行完再筛选这个顺序。如果是在DM里做的，都是表扫描的话，我们可以认为所有谓词是同时做的。

Q3：那些所谓的“不好的谓词”有什么改造的方法？在不变更表结构的前提下。

A：这个要具体分析，但是可以抛砖引玉。我举个例子，Year(DateCol) = 2005。这是个加了function的谓词，只能在RDS中才能应用。但是我们也可以通过DateCol Between 2005-1-1 and 2005-12-31.这样的改写，写成一个indexable的谓词。

Q4：如果是只有索引1，且查询条条件是 c2=50 and c3 like '%PAM%' 那么这个语句还走索引1吗？

A：这就要看优化器了，如果走的话都会是筛选。

Q5：索引压缩和列存储DB2支持吗？

A：压缩是支持的，列存储也支持，DB2 BLU是一个大功能。