1. 简介
在数据存储和查询中，索引是非常重要的，索引分为多种类型，如索引类型B-tree、Hash、Full-text等。其中，对于ID属性的索引，我们通常采用的是B-tree索引，这种类型的索引适用于数据范围大，但是键值的重复率比较小的情况下。但是在实际应用中，我们经常会碰到ID属性的值非常小，而且经常被查询的情况，这时候B-tree索引的效率就不够高了，如何优化这种情况下的索引类型呢？
2. ID索引类型的常见问题
2.1 过度分裂
对于ID属性很小的表来说，过度分裂是非常常见的情况，而且也是索引失效和效率下降的主要原因之一。
过度分裂的原因是因为B-tree索引在插入时必须要满足一定的条件，如某个节点的大小不能超过一页，否则就要分裂出子节点。但是对于ID属性很小的表来说，很容易满足这个条件，所以经常需要进行分裂，一旦分裂的频率过高，就会导致索引失效和查询效率下降。
2.2 查询效率低下
对于ID属性很小的表来说，虽然采用B-tree索引，但是由于ID属性的值太小，所以在索引树中分支较少，就导致很多查询操作需要访问大量的叶子节点，而这些叶子节点往往分布在磁盘的不同位置上，从而导致查询效率非常低下。
3. ID索引类型的优化方案
3.1 使用Memory-Optimized Table
Memory-Optimized Table（内存优化表）是SQL Server 2014新增的功能，它的特点是所有数据都存储在内存中，而不像传统表一样存储在磁盘上。由于内存的读取速度要比磁盘快得多，所以对于ID属性很小的表来说，使用Memory-Optimized Table可以有效提高查询效率。
Memory-Optimized Table的创建语句如下：
CREATE TABLE TableName
(
ID int NOT NULL PRIMARY KEY NONCLUSTERED HASH WITH (BUCKET_COUNT = 1024),
Column1 datatype1 [,... n]
) WITH (MEMORY_OPTIMIZED = ON, DURABILITY = SCHEMA_AND_DATA)
在这里，ID字段用NONCLUSTERED HASH索引进行了优化。这种类型的索引使用哈希算法将ID值映射到一些称为分配桶的数据结构中，每个桶都包含一定数量的ID值。每当查询需要查找一个ID值时，首先将它映射到一个分配桶中，然后在该桶中查找。此方法避免了遍历整个B-tree索引的需要，从而提高了效率。
3.2 合并节点
对于ID属性很小的表来说，我们可以通过手动控制节点的大小来避免索引分裂的频繁发生。一般来说，如果要避免过度分裂，节点的大小最好在2到10页之间。当节点的大小大于10页时，可以考虑将多个节点合并成一个大节点。
在SQL Server当中，我们可以通过ALTER INDEX语句来控制索引中的节点个数：
ALTER INDEX IndexName ON TableName REORGANIZE WITH ( LOB_COMPACTION = ON )
其中LOB_COMPACTION参数用于告诉SQL Server将多个节点合并成一个大节点。
3.3 使用Columnstore Index
Columnstore Index是SQL Server 2012新增的功能，它的特点是将行数据压缩成列数据，然后再进行索引。由于列数据的连续性和压缩性，所以对于大型表和大量数据的查询操作速度非常快。
对于ID属性很小的表来说，我们可以通过创建一个Columnstore Index来优化它的查询效率：
CREATE CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX ColumnstoreIndex ON TableName (ID, Column1 [,... n])
这种类型的索引将ID和其他列的值按列进行分组，并且将每个组中的行压缩成一个列存储单元。当进行查询操作时，只需扫描包含所需列的列存储单元即可，从而提高查询效率。
4. 总结
虽然对于ID属性很小的表来说，采用B-tree索引可能效率不高，但我们可以选择不同的索引类型来优化查询效率。Memory-Optimized Table、合并节点和Columnstore Index都是非常有效的优化方案，在实际应用当中可以根据具体情况选择不同的方案来提高查询效率。