深入浅出理解索引

Ip p W#Jvi0　　（一）深入浅出理解索引结构

　　实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。

　　SQLSERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别。51Testing软件测试网 s%s!C dF8Bp

　 　其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排 序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，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”开头的部分仍然找不到这个字，那么 就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本 身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。

Ve&k.k%O(E3`0　　我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。

$JHq)L1J8^)F0　 　如果您认识某个字，您可以快速地从自典中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字， 而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”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“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是 63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就 是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果， 然后再翻到您所需要的页码。

　　我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。51Testing软件测试网)C1r;}.mf"{,Cr

5m0] v;pJ0y"b2s$u Y(J?0　　通过以上例子，我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。

　　进一步引申一下，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。

　　（二）何时使用聚集索引或非聚集索引

u+M"} OE0　　下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）。51Testing软件测试网R1W UEGy*[2S

　 　事实上，我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如：返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建 立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚 类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容。

　　聚集索引和非聚集索引深入浅出，希望能帮助您更好的理解两种索引的区别，下一篇博客我们谈下有关索引的基本语法结构及维护。51Testing软件测试网[oSF@8J7`