聚集索引和非聚集索引

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1、聚集索引的区别　　聚集索引:物理存储按照索引排序　　非聚集索引:物理存储不按照索引排序优势与缺点聚集索引：插入数据时速度要慢（时间花费在“物理存储的排序”上，也就是首先要找到位置然后插入）,查询数据比非聚集数据的速度快聚集索引的区别　　聚集索引:物理存储按照索引排序　　非聚集索引:物理存储不按照索引排序优势与缺点聚集索引：插入数据时速度要慢（时间花费在“物理存储的排序”上，也就是首先要找到位置然后插入）,查询数据比非聚集数据的速度快索引是通过二叉树的数据结构来描述的，我们可以这么理解聚簇索引：索引的叶节点就是数据节点。而非聚簇索引的叶节点

2、仍然是索引节点，只不过有一个指针指向对应的数据块。如下图：非聚集索引聚集索引一、索引块与数据块的区别大家都知道，索引可以提高检索效率，因为它的二叉树结构以及占用空间小，所以访问速度块。让我们来算一道数学题：如果表中的一条记录在磁盘上占用1000字节的话，我们对其中10字节的一个字段建立索引，那么该记录对应的索引块的大小只有10字节。我们知道，SQLServer的最小空间分配单元是“页（Page）”，一个页在磁盘上占用8K空间，那么这一个页可以存储上述记录8条，但可以存储索引800条。现在我们要从一个有8000条记录的表中检索符合某个条件的

3、记录，如果没有索引的话，我们可能需要遍历8000条×1000字节/8K字节=1000个页面才能够找到结果。如果在检索字段上有上述索引的话，那么我们可以在8000条×10字节/8K字节=10个页面中就检索到满足条件的索引块，然后根据索引块上的指针逐一找到结果数据块，这样IO访问量要少的多。二、索引优化技术是不是有索引就一定检索的快呢？答案是否。有些时候用索引还不如不用索引快。比如说我们要检索上述表中的所有记录，如果不用索引，需要访问8000条×1000字节/8K字节=1000个页面，如果使用索引的话，首先检索索引，访问8000条×10字节/

4、8K字节=10个页面得到索引检索结果，再根据索引检索结果去对应数据页面，由于是检索所有数据，所以需要再访问8000条×1000字节/8K字节=1000个页面将全部数据读取出来，一共访问了1010个页面，这显然不如不用索引快。SQLServer内部有一套完整的数据检索优化技术，在上述情况下，SQLServer的查询计划（SearchPlan）会自动使用表扫描的方式检索数据而不会使用任何索引。那么SQLServer是怎么知道什么时候用索引，什么时候不用索引的呢？SQLServer除了日常维护数据信息外，还维护着数据统计信息，下图是数据库属性页

5、面的一个截图：聚簇索引与非聚簇索引的本质区别到底是什么？什么时候用聚簇索引，什么时候用非聚簇索引？这是一个很复杂的问题，很难用三言两语说清楚。我在这里从SQLServer索引优化查询的角度简单谈谈(如果对这方面感兴趣的话，可以读一读微软出版的《MicrosoftSQLServer2000数据库编程》第3单元的数据结构引论以及第6、13、14单元)。从图中我们可以看到，SQLServer自动维护统计信息，这些统计信息包括数据密度信息以及数据分布信息，这些信息帮助SQLServer决定如何制定查询计划以及查询是是否使用索引以及使用什么样的索引

6、（这里就不再解释它们到底如何帮助SQLServer建立查询计划的了）。我们还是来做个实验。建立一张表：tabTest(ID,unqValue，intValue)，其中ID是整形自动编号主索引，unqValue是uniqueidentifier类型，在上面建立普通索引，intValue是整形，不建立索引。之所以挂上一个没有索引的intValue字段，就是防止SQLServer使用索引覆盖查询优化技术，这样实验就起不到作用了。向表中录入10000条随机记录，代码如下：Code然后我们执行两个查询并查看执行计划，如图：（在查询分析器的查询菜单中

7、可以打开查询计划，同时图上第一个查询的GUID是我从数据库中找的，大家做实验的时候可以根据自己数据库中的值来定）：从图中可以看出，在第一个查询中，SQLServer使用了IX_tabTest_unqValue索引，根据箭头方向，计算机先在索引范围内找，找到后，使用BookmarkLookup将索引节点映射到数据节点上，最后给出SELECT结果。在第二个查询中，系统直接遍历表给出结果，不过它使用了聚簇索引，为什么呢？不要忘了，聚簇索引的页节点就是数据节点！这样使用聚簇索引会更快一些（不受数据删除、更新留下的存储空洞的影响，直接遍历数据是要跳

8、过这些空洞的）。下面，我们在SQLServer中将ID字段的聚簇索引更改为非聚簇索引，然后再执行select*fromtabTest，这回我们看到的执行计划变成了：SQLServer没有使用任