聚簇索引與非聚簇索引的區別

通常情況下，建立索引是加快查詢速度的有效手段。但索引不是萬能的，靠索引並不能實現對所有資料的快速訪問。事實上，如果索引策略和資料檢索需求嚴重不符的話，建立索引反而會降低查詢效能。因此在實際使用當中，應該充分考慮到索引的開銷，包括磁碟空間的開銷及處理開銷（如資源競爭和加鎖）。例如，如果資料頻繁的更新或刪加，就不宜建立索引。

本文簡要討論一下聚簇索引的特點及其與非聚簇索引的區別。

在sql語言中，建立聚簇索引使用create index語句，格式為：create cluster index index_name on table_name(column_name1,column_name2,...);

聚集索引。表資料按照索引的順序來儲存的，也就是說索引項的順序與表中記錄的物理順序一致。對於聚集索引，葉子結點即儲存了真實的資料行，不再有另外單獨的資料頁。

在一張表上最多只能建立乙個聚集索引，因為真實資料的物理順序只能有一種。

非聚集索引。表資料儲存順序與索引順序無關。對於非聚集索引，葉結點包含索引字段值及指向資料頁資料行的邏輯指標，其行數量與資料表行資料量一致。

總結一下：

聚集索引是一種稀疏索引，資料頁上一級的索引頁儲存的是頁指標，而不是行指標。而對於非聚集索引，則是密集索引，在資料頁的上一級索引頁它為每乙個資料行儲存一條索引記錄。

1、向表中插入新資料行

如果一張表沒有聚集索引，那麼它被稱為

「堆集」（

heap）。這樣的表中的資料行沒有特定的順序，所有的新行將被新增到表的末尾位置。

而建立了聚簇索引的資料表則不同：最簡單的情況下，

插入操作根據索引找到對應的資料頁，然後通過挪動已有的記錄為新資料騰出空間，最後插入資料。如果資料頁已滿，則需要拆分資料頁，調整索引指標（且如果表還有非聚集索引，還需要更新這些索引指向新的資料頁

）。而類似於自增列為聚集索引的，資料庫系統可能並不拆分資料頁，而只是簡單的新添資料頁。

2、從表中刪除資料行

對刪除資料行來說：刪除行將導致其下方的資料行向上移動以填充刪除記錄造成的空白。如果刪除的行是該資料頁中的最後一行，那麼該資料頁將被**，相應的索引頁中的記錄將被刪除。對於資料的刪除操作，可能導致索引頁中僅有一條記錄，這時，該記錄可能會被移至鄰近的索引頁中，原索引頁將被**，即所謂的「索引合併」。

聚集索引、非聚集索引

什麼是聚集索引？？

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乙個目錄，您不需要再去查其他目錄來找到您需要找的內容。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」。每個表只能有乙個聚集索引，因為目錄只能按照一種方法進行排序。

什麼是非聚集索引？？

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對映。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」。

聚簇索引與非聚簇索引的區別

聚簇索引與非聚簇索引區別

聚簇索引與非聚簇索引

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