聚集索引和非聚集索引

微软的SQL SERVER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)……
　　(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。微软的SQL SERVER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：

　　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。

　　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”。

　　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”。

　　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

　　下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引(很重要)。

动作描述                               使用聚集索引 使用非聚集索引
外键列                                    应                      应
主键列                                    应                      应
列经常被分组排序(order by)   应                      应
返回某范围内的数据               应                    不应
小数目的不同值                      应                    不应
大数目的不同值                     不应                    应
频繁更新的列                        不应                     应
频繁修改索引列                     不应                    应
一个或极少不同值                 不应                   不应

　　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。

 

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不论是 聚集索引，还是非聚集索引，都是用B+树来实现的。我们在了解这两种索引之前，需要先了解B+树。如果你对B树不了解的话，建议参看以下几篇文章：

BTree,B-Tree,B+Tree,B*Tree都是什么
http://blog.csdn.net/manesking/archive/2007/02/09/1505979.aspx

B+ 树的结构图:

B+ 树的特点:

• 所有关键字都出现在叶子结点的链表中（稠密索引），且链表中的关键字恰好是有序的；
• 不可能在非叶子结点命中；
• 非叶子结点相当于是叶子结点的索引（稀疏索引），叶子结点相当于是存储（关键字）数据的数据层；

B+ 树中增加一个数据，或者删除一个数据，需要分多种情况处理，比较复杂，这里就不详述这个内容了。 

聚集索引（Clustered Index）

• 聚集索引的叶节点就是实际的数据页
• 在数据页中数据按照索引顺序存储
• 行的物理位置和行在索引中的位置是相同的
• 每个表只能有一个聚集索引
• 聚集索引的平均大小大约为表大小的5%左右

下面是两副简单描述聚集索引的示意图： 

在聚集索引中执行下面语句的的过程：

select * from table where firstName = 'Ota'

 

一个比较抽象点的聚集索引图示：

 

非聚集索引 （Unclustered Index）  

• 非聚集索引的页，不是数据，而是指向数据页的页。
• 若未指定索引类型，则默认为非聚集索引
• 叶节点页的次序和表的物理存储次序不同
• 每个表最多可以有249个非聚集索引
• 在非聚集索引创建之前创建聚集索引（否则会引发索引重建）

在非聚集索引中执行下面语句的的过程：

select * from employee where lname = 'Green'

一个比较抽象点的非聚集索引图示