每行的字节数包含所有列的字节数相加外加行开销，有很多因素决定行开销的大小，这些因素可以总结如下：

　　● 每行6字节用于存储状态信息和长度信息

　　● 每列占一位，向上取整到字节

　　● 如果包含变长数据，第一个变长列4个字节，之后每个变长列额外占两个字节

　　● 除此之外，页尾还包含每个行2个字节的偏移指针

　　因为SalesOrderDetail含有变长列，所以每行所占的大小并不能提前预测，但是还是可以算出平均每行所占的字节为95字节。因为每页的大小是8k，因此每页大约可以容纳75行，这要比我们上面的例子多出很多，在接下来的文章中我们将会详细讨论通过SQL Server management studio来查看每页所含的行数。

　　所以，虽然我们通常说SQL Server是”读取行”，但如果深究起来这种说法是错误的，其所读取的最小单位是页。我之前的也说过SQL Server通过给定的索引键值可以快速的找到行，但其实深究的话正确的说法是SQL Server通过给定的索引键值找到页。在SQL Server将找到的页存入内存之后，在从内存中找到指定的行。

　　区

　　SQL Server基于页之上做了另外一种逻辑分组，它将8个物理上连续的页分为一个区。正常情况下，和页一样，区也是所有权的最小单位，如果区中的一页属于表A或者表B，那么区中其它页也属于表A或者表B，但对于特别小的表或者索引就不适用了，对于很小的表和索引，一个区中的页可以属于两个以上的表。但对于大多数区来说，区都是所有权的基本单位。

　　因此，对于表扫描来说，SQL Server并不是扫描所有的行，而是属于表的所有的页和区。SQL Server对于IO做的请求是8K或者64K字节的请求，甚至可能是并行读取表。这使得表扫描并不像想象的那么吓人，因为扫描是页为单位而不是每行都要做一个IO请求。

　　以页和区作为单位不仅仅意味着减轻了表扫描的成本，还意味着，要从非聚集索引获益，查询请求的过滤条件要更具有选择性。加下下面的对于SalesOrderDetail表的请求，获取这个表4%左右的数据。

　　因为平均每25行中只选择一行，并且where后的条件是根据ProductID来的，而且还存在以ProductID作为KEY的非聚集索引，索引使用非聚集索引来定位每行的信息看上去是个不错的主意，是这样吗？请在想一想。

　　由于表中以SalesOrderID/SalesOrderDetailID作为聚集索引，因为平均每页存在75行数据，而查询从每25行中取一行，也就是平均每页只能取三行。换句话说，几乎表中的每一页都要读到内存中才能满足这个查询，因此还不如直接进行聚集索引扫描来的快，因为扫描以区为单位，因此每次IO请求可以将24行数据载入内存（3行每页*8页每区）。

　　SQL Server新手通常会问”非聚集索引在什么样的选择率下才会被使用”，在本篇文章中你可以知道，比平均每页只能获取查询请求的一行要多就行。本系列文章接下来的章节中将会包含更多细节。

　　总结

　　SQL Server读取的单位是页而不是行。页是IO最小的单位，也就是8K，8个连续的页被称为区。通常情况下，页和区都只能属于一个对象，因为IO读取的特性，一个查询必须要有很高的选择率才能够从非聚集索引获益。

　　在第五篇文章中，我们来看如何提高使用非聚集索引来减少查询成本的概率。一种解决方法是非聚集索引完全覆盖所请求的查询。换句话说，下一讲我们讲解使用Include列。