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SQL Server 索引結構及其使用(一)--深入淺出理解索引結構第1/4頁

編輯:更多數據庫知識

一、深入淺出理解索引結構

  實際上,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別:

  其實,我們的漢語字典的正文本身就是一個聚集索引。比如,我們要查“安”字,就會很自然地翻開字典的前幾頁,因為“安”的拼音是“an”,而按照拼音排序漢字的字典是以英文字母“a”開頭並以“z”結尾的,那麼“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字,那麼就說明您的字典中沒有這個字;同樣的,如果查“張”字,那您也會將您的字典翻到最後部分,因為“張”的拼音是“zhang”。也就是說,字典的正文部分本身就是一個目錄,您不需要再去查其他目錄來找到您需要找的內容。我們把這種正文內容本身就是一種按照一定規則排列的目錄稱為“聚集索引”。

  如果您認識某個字,您可以快速地從自動中查到這個字。但您也可能會遇到您不認識的字,不知道它的發音,這時候,您就不能按照剛才的方法找到您要查的字,而需要去根據“偏旁部首”查到您要找的字,然後根據這個字後的頁碼直接翻到某頁來找到您要找的字。但您結合“部首目錄”和“檢字表”而查到的字的排序並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後的檢字表中“張”的頁碼是672頁,檢字表中“張”的上面是“馳”字,但頁碼卻是63頁,“張”的下面是“弩”字,頁面是390頁。很顯然,這些字並不是真正的分別位於“張”字的上下方,現在您看到的連續的“馳、張、弩”三字實際上就是他們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。我們可以通過這種方式來找到您所需要的字,但它需要兩個過程,先找到目錄中的結果,然後再翻到您所需要的頁碼。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,我們可以理解到什麼是“聚集索引”和“非聚集索引”。進一步引申一下,我們可以很容易的理解:每個表只能有一個聚集索引,因為目錄只能按照一種方法進行排序。

二、何時使用聚集索引或非聚集索引

下面的表總結了何時使用聚集索引或非聚集索引(很重要): 
       事實上,我們可以通過前面聚集索引和非聚集索引的定義的例子來理解上表。如:返回某范圍內的數據一項。比如您的某個表有一個時間列,恰好您把聚合索引建立在了該列,這時您查詢2004年1月1日至2004年10月1日之間的全部數據時,這個速度就將是很快的,因為您的這本字典正文是按日期進行排序的,聚類索引只需要找到要檢索的所有數據中的開頭和結尾數據即可;而不像非聚集索引,必須先查到目錄中查到每一項數據對應的頁碼,然後再根據頁碼查到具體內容。

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