用过滤的（非空值）索引替换索引有什么作用？

我们的项目运行着非常大，非常复杂的数据库。因此，大约一个月前，我们注意到包含空值的索引列使用的空间变得太大。为此，我编写了一个脚本，该脚本将动态搜索包含大于1％的空值的所有单列索引，然后在值不为空的情况下删除并重新创建这些索引作为筛选索引。这将在整个数据库中删除并重新创建数百个索引，通常会释放整个数据库使用的近15％的空间。

现在我对此有两个问题：

A）以这种方式使用过滤索引的不利之处是什么？我认为这只会提高性能，但是会涉及性能风险吗？

B）在删除和重新创建索引时，我们收到错误消息（“无法删除索引XYZ，因为它不存在或您没有权限”），即使事后检查，一切都按预期进行。怎么会这样

谢谢你的帮助！

编辑：响应@Thomas Kejser

嗨，谢谢，但事实证明这是一场灾难。当时我们还不了解几件事，例如：

1. 在查询期间，SQLOS在确定不能使用NULL值联接表列之前先制定索引计划。IE，您确实确实需要有WHERE子句过滤器，以适合查询中使用的每个过滤索引的索引，否则该索引将根本不使用。
2. 删除和创建索引，然后再次冗余更新其统计信息可能仍然不足以产生更新的计划，而我们认为是可以的。在某些情况下，似乎只有足够高的工作量会迫使SQL Server重新评估计划。
3. 执行计划程序的功能有些奇特之处，仅凭常识和逻辑很难确定。甚至在成千上万的由代码背后生成的不同查询的变体中，看似无用的索引也可以帮助进行某些统计和查询计划，最终将其用于关键查询中。

最后，这些更改被还原。因此，过滤后的索引是一个强大的工具，但是您需要真正了解从这些列中获取的数据。除了空间问题以外的常规索引都非常容易应用，而过滤后的索引则代表了非常定制的解决方案。它们当然不能代替常规索引，而是在需要它们的特殊情况下对其的扩展。

非常有趣的方法。我对创造力的支持。

既然您已经回收了空间，那么我认为原始索引不再存在了吗？过滤索引的缺点是：

• 其中太多可能导致优化器的搜索空间过大，导致优化器超时而导致查询计划不佳
• 在许多情况下，即使会考虑未过滤的等效项，甚至都不会考虑过滤的索引。值得注意的是，当您在索引列上进行散列连接或尝试对列进行ORDER BY（不使用过滤器）时，可能会发生这种情况
• 查询参数化不适用于过滤后的索引（请参阅：http : //www.sqlservercentral.com/blogs/practicalsqldba/2013/04/08/sql-server-part-9-filtered-index-a-new-way-性能改进/）

实际上，这意味着您必须格外小心筛选索引，因为它们通常会导致可怕的查询计划。我不会称它们为无用的，但是我将它们视为传统索引的补充，而不是替代（正如您正在尝试的那样）。

Thomas Kejser在上面很好地回答了这个话题。

我只是想加2美分。

当您将查询中的where子句与过滤索引中的where完全匹配时，我已经看到一些过滤索引仅在使用（显示在执行计划中）。

您是否尝试过使用索引视图？ 稀疏列？

我相信，只要您只有内部关节，就可以创建一个包含已过滤索引的where子句的索引视图，然后可以使用该视图。

可能有不止一种观点。但是与非聚集索引一样，太多索引会减慢记录速度。

以我的经验，您将在阅读方面有很好的收获，但是如果表涉及复制，则必须监视写入（插入和更新）。

但是，据我所知，the null values因此我主要建议您在index中的SPARSE列。

稀疏列特别适合于过滤索引

正如我宣传的稀疏列一样，如果我也没有告诉您它的局限性，我会感到不舒服：

当设计具有稀疏列的表时，请记住，更新一行时，表中的每个非空稀疏列都需要额外的2个字节的开销。

结果，

额外的内存需求，当总行大小（包括此内存开销）超过8019时，更新可能会意外失败并出现错误576，

并且没有列可以从行中推出。

考虑一个表的示例，该表具有600个类型为bigint的稀疏列。

如果有571个非空列，则磁盘上的总大小为571 * 12 = 6852字节。在包括额外的行开销和稀疏列标题之后，这增加到大约6895字节。该页在磁盘上仍有大约1124字节可用。这给人的印象是其他列可以成功更新。但是，在更新过程中，内存中的额外开销为2 *（非空稀疏列的数量）。在此示例中，包括额外的开销– 2 * 571 = 1142字节–将磁盘上的行大小增加到大约8037字节。该大小超过了最大允许的8019字节大小。由于所有列都是固定长度的数据类型，因此无法将其从行中推出。结果，更新失败并显示576错误。

有关以上链接的更多详细信息，但是我也希望在此发布此警告：

将列从稀疏更改为稀疏或从稀疏更改为稀疏需要更改列的存储格式。

SQL Server数据库引擎使用以下过程来完成此更改：

1-以新的存储大小和格式将新列添加到表中。

2-对于表中的每一行，更新并将旧列中存储的值复制到新列中。

3-从表架构中删除旧列。

4-重建表（如果没有聚集索引）或重建聚集索引以回收旧列使用的空间。