存储数据是为了查找数据，存储结构影响数据查找的性能。对无序数据进行查找，最快的查找算法是哈希查找；对有序数据进行查找，最快的查找算法是平衡树查找。在传统的关系型数据库中，聚集索引和非聚集索引都是平衡树（B-Tree）类型的存储结构，用于顺序存储数据，便于实现数据的快速查找。除了提升数据查找的性能之外，索引还能减少硬盘IO和内存消耗。通常情况下，硬盘IO是查找性能的瓶颈，由于索引是数据表的列的子集，这意味着，索引只存储部分列的数据，占用的硬盘空间比全部列少了很多，因此，数据库引擎只需要消耗相对较少的硬盘IO和内存buffer，就能把索引数据加载到内存中。
索引以B-Tree结构存储在数据文件中，分为叶子节点和非叶子节点，叶子节点用于存储数据，而非叶子节点（中间节点和根节点）用于存储索引键，节点数据按照索引键排序。理论上，一旦数据集确定下来，索引查找的时间消耗就只跟索引结构的层次有关系，层次越多，查找数据所消耗的时间越多。碎片会影响索引的层次结构，但是，碎片并不总是破坏者，碎片有利于数据的更新。
在数据的物理存储上，索引和数据存储在硬盘上的数据文件中，数据文件以页（Page）为最小单位分割，每一个Page是8KB，物理位置上连续的8个Page叫做一个区（Extent），每一个区是64KB。区是空间分配的基本单位，而页是数据存储的基本单位。
从物理存储上来看，索引是由一系列的分段（Fragment）构成的，每个分段是由连续的数据页（Page）构成的。理想情况下，数据存储的物理顺序和索引键定义的逻辑顺序保持一致，这有利于数据的范围查询，因为机械硬盘不需要移动磁头就可以获取到所需数据。数据的更新（Insert，Update或Delete）有时会更新索引键，组成索引键的字段的Size增加，以至于原来的Page不能容纳该行数据，导致页拆分，致使数据的物理顺序和逻辑顺序不再匹配，产生索引外部碎片。因此，预留少量的页内碎片能够容纳数据行Size的有限增加，减少页拆分（page split）发生的次数，提高数据更新的性能。通常情况下，大量的索引碎片总是十分有害的，应该把索引碎片控制在一定百分比以下，微软推荐，30%。
数据更新和数据查找是此消彼长的关系，在索引页中预留空闲空间会增加索引的Size，然而，额外占用的硬盘空间需要额外的硬盘IO加载到内存中，这不利于数据的查找，然而，当发生数据更新时，预留的空间能够容纳数据行Size的增加，减少页拆分发生的次数，这有利于数据的更新，因此，在频繁更新的数据库系统中，为了减少页拆分的次数，需要人为增加索引的内部碎片：
FILLFACTOR = fillfactor
PAD_INDEX = { ON | OFF }
在创建索引时，需要权衡数据更新和数据查找对系统的影响，在实际产品环境中，需要设置合适的填充因子，预留索引内部碎片；及时整理索引碎片，消除索引外部碎片，以使数据库达到最优状态。
一，索引碎片
索引碎片分为内部碎片（Internal Fragmentation）和外部碎片（External Fragmentation），内部碎片是指索引页内部的碎片，在索引页内部存在没有使用的空间，部分空间被闲置，这意味索引页存在空间的浪费，数据实际占用的空间多于需要的空间，因此，当存储相同的数据集时，如果索引的碎片越多，索引结构占用的硬盘空间越多；在处理数据时，数据库引擎需要读取的索引页越多，加载到内存消耗的缓存页（Buffer）越多。内部碎片会出现在索引结构的叶子节点或中间节点，叶子节点中的碎片会导致数据密度降低，而中间节点中的碎片会导致索引键的密度降低。
外部碎片是指存储数据的页或区（Extent）的逻辑顺序和物理顺序不一致，逻辑顺序（Logical Order）是由索引键定义的，物理顺序（Physical Order）是在硬盘文件中，用于存储数据的页或区的顺序，也就是索引的叶子节点占用的页或区在硬盘上的物理存储的顺序。如果在逻辑上连续的Page或Extent在物理上也是连续的，那么就不存在外部碎片。最有效的顺序是：逻辑顺序上相邻的数据页，在物理顺序上也相邻。
The most efficient order is where the logical order of the pages and extents(as defined by the index keys, following the next-page pointers from the page headers) is the same as the physical order of the pages and extents with the data files. In other words, the index leaf-lelvel page that has the row with the next index key is also the next physical contiguous page int the data file.
二，检测索引碎片
可以通过内置函数: sys.dm_db_index_physical_stats，查看索引的外部碎片，字段 avg_fragmentation_in_percent 用于表示外部碎片的程度，对于索引，以Page为单位统计碎片；对于堆（Heap），以Extent为单位统计碎片，这是因为Heap结构的页（Page）是没有顺序的。在堆（Heap）的 Page Header中，字段 next_page 和 Pre_page pointer是null。字段 avg_page_space_used_in_percent 用于表示内部碎片的程度，百分比越高，说明单个Page的空间利用率越高。
1，扫描模式
检测索引的碎片，需要对索引进行扫描，参数mode指定为了获取碎片数据，数据库引擎必须执行的扫描模式，共有三种模式：LIMITED, SAMPLED, or DETAILED，默认值是LIMITED。
Limited 模式是最快的，只扫描最小数据量的Page，Limited模式不会扫描数据页（Data Page），对于索引，扫描叶子节点的直接父节点；对于Heap，扫描堆表对应的IAM 和 PFS系统页。
在Sampled模式下，数据库引擎从索引或堆表中抽取1%的Page作为样本数据，根据样本数据来估计碎片的程度。
Detailed 模式扫描所有的数据页，耗时最久，返回的信息最详细。
2，分段和碎片
分段（Fragment），也叫片段，是指在硬盘文件中，数据的物理存储的集中/分散程度。一个片段是由在物理位置上连续的索引页组成的，Fragment的Size 越大，说明页的物理位置越集中，读取相同数量的Page所需的IO越少，范围读取性能越好。
碎片（Fragmentation）用于描述数据更新对索引结构产生的副作用。页内碎片是指Page 内部存在空闲空间，外部碎片是指Page 或 extent 的物理顺序和所以键定义的逻辑顺序不一致。
avg_fragmentation_in_percent：碎片百分比，合理的比例是在10左右，比例越大，索引碎片越多，读取性能越差；
fragment_count：分段的数量，理论上，分段（Fragment）数量越少越好，间接说明索引的物理顺序和逻辑顺序越匹配；
avg_fragment_size_in_pages：每个分段平均包含的Page数量，Fragment的Size 越大，读取相同数量的Pages所需的IO越少，读取性能越好；
avg_page_space_used_in_percent：Page空间的平均利用率，值越大，页内碎片越小；
在数据库运行这个命令，可以看到索引的碎片情况。
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