存放原理
在SQL Server中，当数据是以堆的形式存放时，数据是无序的，所有非聚集索引的指针存放指向物理地址的RID。当数据行中的变长列增长使得原有页无法容纳下数据行时，数据将会移动到新的页中，并在原位置留下一个指向新页的指针，这么做的原因是由于使得当出现对Record的更新时，所有非聚集索引的指针不用变动。如图1所示。
图1.Forwarded Record示意
这种由于数据更新，只在原有位置留下指针指向新数据页存放位置行，就是所谓的Forwarded Record。
Forwarded Record如何影响IO性能？
那么Forwarded Record既然是为了提升性能存在的机制，为什么又会引起性能问题？Forwarded Record的初衷是为了对堆表进行更新时，堆表上存储位置的变化不会同时更新非聚集索引而产生开销。但对于查找来说，无论是堆表上存在表扫描，还是用于书签查找，都会成倍带来额外的IO开销，下面看一个例子。
CREATE TABLE dbo.HeapTest ( id INT, col1 VARCHAR(800) ) DECLARE @index INT SET @index = 0 BEGIN TRAN WHILE @index < 100000 BEGIN INSERT INTO dbo.HeapTest ( id, col1 ) VALUES ( @index, NULL ) SET @index = @index + 1 END COMMIT
代码清单1.新建堆表并插入10万条数据 通过代码清单1创建测试表，并循环插入10万数据。此时我们来看该堆表所占用存储的页数，如图2所示。 图2.堆表空间占用 此时对该表进行更新，让原有行增长，产生Forwarded Record，此时再来看该堆表的存储。如图3所示。 图3.产生8W+的forwarded record 此时我们注意到，虽然数据仅仅占到590页，但存在8W+的forwarded record，假如我们对该表进行扫描，则会看到虽然仅仅只有590页，但需要8W+的逻辑IO，大大提升了对IO的开销压力，此外由于forwarded record页与原页往往不物理连续，因此对IOPS也存在挑战。如图4所示。 图4.不该产生的额外IO开销 而上面查询反映到性能计数器中，则呈现为如图5所示的结果。 图5.Forwarded Record计数器增长 如何解决 看到Forwarded Record计数器，就说明数据库中存在堆表，在OLTP系统中，所有的表上都应该有聚集索引。因此可以通过在表上增加聚集索引来解决该问题。 通常来讲，只有只写不读的表设置为堆表比较合适，但假如看到存在Forwarded Reocord，则说明堆表上存在读操作，那么找到该堆表，找一个合适的维护窗口时间创建堆表则是比较理想的选择。 假如由于其他原因无法创建聚集索引，则可以对堆表进行表重建。 原文链接：http://www.cnblogs.com/CareySon/p/3829019.html
