【IT168 技术】从本篇了开始的接下来的几篇文章将会介绍与执行引擎相关的知识。

　　执行引擎就是由大量的物理操作组成的(而这些物理操作又会去调用存储引起的相关方法)，这些操作被查询处理器用来高效的执行我们的查询。

　　这里不要将查询处理器与查询优化器搞混淆，它们不是同一个东西。为了使得大家对相关的概念有一个清楚的认识，请看到下面这一个图：

　　从图中，就可以一目了然的直到查询处理器与查询优化器之间的关系：

　　1. 数据库基本上有两大部分组成：关系引擎，存储引擎。(建议朋友们去仔细的阅读这几篇文章：SQL 内部机制之：一个查询的生命周期)

　　2. 我们这里所说的“查询处理器”就是图中的关系引擎，而查询优化器只是其中的一个部分。

　　我们最近将要介绍的“执行引擎”，就是上图中的“Query Executor”。在介绍执行引擎的过程中，我这里主要会着重的介绍几类在我们查询中常见的一些操作：数据访问，聚合，Join，还有并行操作。当然，在执行引擎中，还有更多的操作，如果大家感兴趣，可以去参看SQL Server的联机丛书。

　　我们首先将会介绍给数据访问的几个操作：scan，seek，还有lookup。

　　相信大家对这些操作应该有所了解的，我这里稍微的提及一下。

　　Scan：这个操作会读取整个数据结构，这个数据结构可以是一个堆表，聚集索引，非聚集索引。

　　Seek：这个操作不会读取整个数据结构，而是直接通过索引定位到要读取的那一行。所以Seek操作只能发生在聚集索引与非聚集索引上。

　　堆表：就是没有建立聚集索引的表，表中的数据没有按照顺序进行存储。一旦一个表建立了聚集索引，那么表中的数据就会按照聚集索引排序存储。

　　另外，非聚集索引可以建立在堆表上，也可以建立在还有聚集索引的表上。

　　我们通过下面的一个表做一下总结(看看不同的数据结构可以支持何种物理操作)，然后迅速进入Scan操作的详细讲解。

　　还是和之前一样，我们从一个例子入手，这里依然使用示例数据库AdventureWorks。我们首先来看到一个Table Scan的操作(也就是整表扫描)，看到如下的查询：

　　查看实际的执行计划，如下图：

　　通过查看DatabaseLog表的定义，我们发现这个表是一个堆表，即，这个表没有聚集索引，如下所示：

　　下面，我们再看一个Clustered Index Scan(聚集索引扫描)的例子，看到如下查询：

　　执行计划如下如所示：

　　通过查看Address表的定义，发现这个表确实还有聚集索引：

　　可以上面的例子可以知道：

　　1. 虽然同是进行了 Scan操作，但是因为表的一些特性不同，而最后选择的具体的物理操作Scan也不一样。

　　2. 不管是Table Scan还是Clustered Index Scan，它们都是对相应的数据结构进行了全部的扫描，不同的是：前者发生在堆表上，后者发生在含有聚集索引的表上。

　　下面，给大家看一个比较有意思的查询：

　　执行计划如下：

　　图中显示的是Index Scan，也就说，这个查询没有去扫描表的所有数据页，而是去扫描索引，这个成本小得多。之所以进行了这个操作，是因为在这个表上存在一个非聚集索引，定义如下：

　　这个非聚集索引包含了我们查询中的两个字段：[City]，[StateProvinceID]。又因为AddressID是这个表的聚集索引，对于一个有聚集索引的表而言，它的所有的非聚集索引都会包含一个对聚集索引的引用，这样是为了加快数据检索的速度(大家可以想想为什么?)。所以，我们上面查询中的三个操作都可以在索引页中找到，就没有必要去扫描底层的表了。