聚集索引和非聚集索引（整理）
官方說法：
當(dāng)索引值唯一時(shí)，使用聚集索引查找特定的行也很有效率。例如，使用唯一雇員 ID 列 emp_id 查找特定雇員的最快速的方法，是在 emp_id 列上創(chuàng)建聚集索引或 PRIMARY KEY 約束。
一種索引，該索引中索引的邏輯順序與磁盤上行的物理存儲(chǔ)順序不同。
索引是通過二叉樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來描述的，我們可以這么理解聚簇索引：索引的葉節(jié)點(diǎn)就是數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)。而非聚簇索引的葉節(jié)點(diǎn)仍然是索引節(jié)點(diǎn)，只不過有一個(gè)指針指向?qū)?yīng)的數(shù)據(jù)塊。如下圖：
（非聚集索引）
（聚集索引）
一、深入淺出理解索引結(jié)構(gòu) 實(shí)際上，您可以把索引理解為一種特殊的目錄。微軟的SQL SERVER提供了兩種索引：聚集索引（clustered index，也稱聚類索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也稱非聚類索引、非簇集索引）。下面，我們舉例來說明一下聚集索引和非聚集索引的區(qū)別： 其實(shí)，我們的漢語(yǔ)字典的正文本身就是一個(gè)聚集索引。比如，我們要查“安”字，就會(huì)很自然地翻開字典的前幾頁(yè)，因?yàn)椤鞍病钡钠匆羰恰癮n”，而按照拼音排序漢字的字典是以英文字母“a”開頭并以“z”結(jié)尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”開頭的部分仍然找不到這個(gè)字，那么就說明您的字典中沒有這個(gè)字；同樣的，如果查“張”字，那您也會(huì)將您的字典翻到最后部分，因?yàn)椤皬垺钡钠匆羰恰皕hang”。也就是說，字典的正文部分本身就是一個(gè)目錄，您不需要再去查其他目錄來找到您需要找的內(nèi)容。我們把這種正文內(nèi)容本身就是一種按照一定規(guī)則排列的目錄稱為“聚集索引”。 如果您認(rèn)識(shí)某個(gè)字，您可以快速地從自動(dòng)中查到這個(gè)字。但您也可能會(huì)遇到您不認(rèn)識(shí)的字，不知道它的發(fā)音，這時(shí)候，您就不能按照剛才的方法找到您要查的字，而需要去根據(jù)“偏旁部首”查到您要找的字，然后根據(jù)這個(gè)字后的頁(yè)碼直接翻到某頁(yè)來找到您要找的字。但您結(jié)合“部首目錄”和“檢字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“張”字，我們可以看到在查部首之后的檢字表中“張”的頁(yè)碼是672頁(yè)，檢字表中“張”的上面是“馳”字，但頁(yè)碼卻是63頁(yè)，“張”的下面是“弩”字，頁(yè)面是390頁(yè)。很顯然，這些字并不是真正的分別位于“張”字的上下方，現(xiàn)在您看到的連續(xù)的“馳、張、弩”三字實(shí)際上就是他們?cè)诜蔷奂饕械呐判颍亲值湔闹械淖衷诜蔷奂饕械挠成?。我們可以通過這種方式來找到您所需要的字，但它需要兩個(gè)過程，先找到目錄中的結(jié)果，然后再翻到您所需要的頁(yè)碼。我們把這種目錄純粹是目錄，正文純粹是正文的排序方式稱為“非聚集索引”。 通過以上例子，我們可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。進(jìn)一步引申一下，我們可以很容易的理解：每個(gè)表只能有一個(gè)聚集索引，因?yàn)槟夸浿荒馨凑找环N方法進(jìn)行排序。 二、何時(shí)使用聚集索引或非聚集索引
下面的表總結(jié)了何時(shí)使用聚集索引或非聚集索引（很重要）：
| 動(dòng)作描述 | 使用聚集索引 | 使用非聚集索引 |
| 列經(jīng)常被分組排序 | 應(yīng) | 應(yīng) |
| 返回某范圍內(nèi)的數(shù)據(jù) | 應(yīng) | 不應(yīng) |
| 一個(gè)或極少不同值 | 不應(yīng) | 不應(yīng) |
| 小數(shù)目的不同值 | 應(yīng) | 不應(yīng) |
| 大數(shù)目的不同值 | 不應(yīng) | 應(yīng) |
| 頻繁更新的列 | 不應(yīng) | 應(yīng) |
| 外鍵列 | 應(yīng) | 應(yīng) |
| 主鍵列 | 應(yīng) | 應(yīng) |
| 頻繁修改索引列 | 不應(yīng) | 應(yīng) |
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