介紹:
查詢資料表中的行的兩種方式,不管聚集索引，還是非聚集索引，都是用b+樹來實現的,關於b樹的介紹
clustered index(聚集索引):類似於使用字典的拼音索引來找字
表必須按順序排列,聚集索引的葉節點就是實際的資料頁,每一頁為乙個頁節點,訪問資料時表得保持順序故會減低速度,每個表只能有乙個聚集索引,聚集索引的平均大小大約為表大小的5%左右,查詢速度快,修改速度慢(為保持索引與資料順序一致)
下圖為執行:select * from table where firstname = 'ota'的過程
從根節點root開始,找到下乙個節點的指標page145,在節點page145再找到下乙個節點的指標page120,到達葉子節點(必須到達葉子節點),資料必定在這裡,如果不在那麼該表中就沒有該資料
關於sysindexes
sysindexes 為一張表在資料庫(每個資料庫一張)中為每個索引與表生成一行,該行的值表示該錶或索引的屬性
indid表示:索引 id：
0 = 堆
1 = 聚集索引
> 1 = 非聚集索引
nonclustered index(非聚集索引):類似於使用字典的「部首目錄」和「檢字表」來找字
與聚集索相比只是多了一張位址表(必須的兩列:一列記錄關鍵碼即要查詢的關鍵字,第二列記錄該關鍵字在原表中的位置位址),該位址表必須安順序排列,下圖的leaf level 即為位址表,heap為原表
下圖為執行:select * from table where firstname = 'matey' or firstname = 'ota' or firstname = 'phua' or firstname = 'rudd' 的過程
上部分過程一樣只是到了葉子節點後還繼續,根據表中的位址訪問其在原表中的位置
補充:
對於那些經常要搜尋範圍值的列特別有效
查詢特定的行也很有效率
含有大量非重複值的列。
使用between,>,>=,《或<=返回乙個範圍值的列
被連續訪問的列
返回大型結果集的查詢
經常被使用連線或group by子句的查詢訪問的列
下面的表總結了何時使用聚集索引或非聚集索引（很重要）：
動作描述
使用聚集索引
使用非聚集索引
列經常被分組排序應應
返回某範圍內的資料應不應
乙個或極少不同值
不應不應
小數目的不同值應不應
大數目的不同值不應應
頻繁更新的列不應應
外來鍵列應
應主鍵列應應
頻繁修改索引列不應應
SQL聚集與非聚集索引
索引是在資料庫表或者檢視上建立的物件，目的是為了加快對錶或檢視的查詢的速度 按照儲存方式分為 聚集與非聚集索引 按照維護與管理索引角度分為 唯一索引 復合索引和系統自動建立的索引 索引的結構是由 根節點 非葉節點 非葉節點 葉節點 1 聚集索引 表中儲存的資料按照索引的順序儲存,檢索效率比普通索引高...
聚集索引與非聚集索引
非聚集索引也是堆結構？其實sqlserver有幾種頁面型別 資料都使用一頁一頁來儲存，就像windows的記憶體也是使用頁面來組織的 感興趣的朋友可以了解下，希望本文可以增加你們對非聚集索引結構的理解。我們知道sqlserver的資料行的儲存有兩種資料結構 a 堆b b樹 binary 二叉樹 資料...
聚集索引與非聚集索引
一 聚集索引概念 漢語字典的正文本身就是乙個聚集索引。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本母 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...