聚集索引和非聚集索引的区别有哪些

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数据库应用技术——SQLServer2008篇第3版习题答案作者延霞徐守祥习题参考答案

第一章：1、订单管理系统的功能有哪些？答：订单管理系统的功能主要有客户查询商品信息、客户预订商品并提交订单、销售人员处理客户的订单信息、销售人员管理商品信息、客户信息等。

2、说明ER模型的作用？答：ER模型（实体关系模型）是描述概念世界，建立概念世界的工具，ER方法把管理系统所要描述的问题划分为单个的实体，通过实体间的联系实现有效、自然地模拟现实世界。

3、什么是关系模型？关系的完整性包括哪些内容？答：关系模型就是用二维表格结构来表示实体及实体之间联系的模型，关系模型包括四类完整性：域完整性、实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性。

4、按照功能，SQL语言分为哪4部分？答：按照功能，SQL语言分为数据定义语言、查询语言、数据操纵语言、数据控制语言。

5、规范化范式是依据什么来划分的？它与一事一地的原则有什么联系？答：规范化范式根据一个关系满足数据依赖的程度不同，可规范化为第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）。

规范化范式遵循一事一地的原则，将描述一个独立事物的属性组成一个关系。

第二章：1、SQL Server2008有哪些新增特性?答：见教材17页2、SQL Server2008安装的软件和硬件环境是什么？答：参见教材表2-3、2-4、2-5、2-6。

3、SQL Server2008有哪些版本?有哪些服务组件?答：Microsoft SQL Server2008系统提供了多个不同的版本，不同的应用需求，往往需要安装不同的版本。

既有32位的版本，也有64位的版本，既有正式使用的服务器版本，也有满足特殊需要的专业版本。

其中，服务器版本包括了企业版和标准版，专业版本主要包括开发人员版、工作组版、Web版、Express版、Compact版等。

另外，还有企业评估版。

服务组件主要有SQL Server数据库引擎、Analysis Services、Reporting Services、Notification Services、Integration Services等。

主键、唯一索引、聚集索引和非聚集索引的说明

主键、唯一索引、聚集索引和非聚集索引的说明在使用SQL数据库时，为了提高检索数据的效率，确保数据唯一性，往往会建立适当的索引。

在建立索引过程中，我们需要了解4个基本的索引关键词：主键、唯一索引、聚集索引和非聚集索引。

一、主键主关键词，是一种约束，用于唯一地标志表中的某一条记录，具有唯一性，不能重复，也不能为空（NULL）。

一张表只能有一个主键。

主键在创建时，该列会被默认同时创建唯一索引和聚集索引（在表中尚未创建聚集索引时）。

若在表中已存在其他某列为聚集索引时，被创建主键的那一列则默认同时创建唯一索引和非聚集索引。

这说明，主键与聚集索引并不是必须绑定的。

二、唯一索引唯一索引是一种索引，它不一定是主键，它的作用是确保列的唯一性。

唯一索引列允许空值（NULL）。

一张表可以创建多个唯一索引。

三、聚集索引聚集索引基于数据行的键值，在表内排序和存储这些数据行。

在聚集索引中，表中行记录的物理排列顺序与聚集索引的键值顺序一致，因此每张表只能建立一个聚集索引。

简单来说，聚集索引就是物理排列，以新华字典做比喻，字典中的字都是按照拼音字母顺序排列，因此可以将按拼音字母排列视为聚集索引的顺序，是与实际存储字的物理顺序是一致的。

聚集索引可以同时是唯一索引。

四、非聚集索引因为一张表中只能存在一个聚集索引，因此可以在表中建立多个非聚集索引实现数据快速检索。

表中的数据并不按照非聚集索引列的顺序存储，但非聚集索引的索引行中保存了非聚集键值和行定位器，可以快捷地根据非聚集键的值来定位记录的存储位置。

同样以新华字典做比喻，非聚集索引查找记录的方式，即为通过偏旁部首查找字。

字的物理顺序并不按照偏旁部首的顺序排列，但是可以通过偏旁部首定位到字。

非聚集索引可以同时是唯一索引。

五、总结（1）主键一定是唯一的，但是不一定是聚集索引或非聚集索引。

（2）唯一索引可以是主键，也可以是聚集索引或非聚集索引。

（3）聚集索引一张表最多只能存在一列，可以是唯一或不唯一。

两种基本索引类型

两种基本索引类型：
顺序索引：基于值的顺序排序。

散列索引：基于将值平均分布到若干散列桶中。

顺序索引
聚集索引：索引顺序和物理存储顺序相同，又称为“主索引”
非聚集索引：索引顺序与物理存储顺序不同，又称为“辅助索引”
稠密索引：文件中每个搜索码值都有一个索引记录
稀疏索引：只为搜索码的某些值建立索引
辅助索引必须是稠密索引，而聚集索引可以是稀疏索引。

稠密索引能够比稀疏索引更快的定位一条记录。

但是，稀疏索引相比于稠密索引的优点是：它所占空间更小，且插入和删除时的维护开销也小。

设计者必须在存储时间和空间开销之间权衡，为每个块建立一个稀疏索引是一个比较好的折中。

因为处理数据库请求的开销主要是把块从磁盘读到主存中的时间决定。

一旦把块放入主存，扫描整个块的时间可以忽略。

数据库课本简答

第一章1、什么是数据库、数据库管理系统以及数据库系统？它们之间有什么联系？数据库是指数据库系统中按照一定的方式组织的，存储在外部存储设备上的能为多个用户共享的、与应用程序和互相独立的相关数据集合。

数据库管理系统是用于建立、使用和维护数据库的软件。

数据库系统是指由硬件设备、软件系统、数据库和管理人员构成的一个运行系统。

2、实体之间的联系有哪几种？分别举例说明。

一对一联系1：1，例：一个厂只有一个厂长，一个厂长只在一个厂任职。

一对多联系1：m，例：一个公司只有多个职员，一个职员只能在一个公司就职。

多对多联系m：n，例：一个读者可以读多种图书，任何一种图书可以为多个读者借阅。

3、什么是数据模型？目前数据库的逻辑模型主要有哪几种？它们各有何特点？数据模型是对现实世界中数据的抽象，它表现为一些关系数据组织的集合。

种类：概念模型，逻辑模型，物理模型。

特点，概念模型：按用户观点对数据和信息进行建模，描述现实的概念化结构；逻辑模型按计算机观点对数据进行建模服务于DBMS的应用实现；物理模型数据库在物理存储介质上的组织结构。

第二章1、实体：是现实世界中任何可区分可识别的事物。

2、实体属性：实体的特征称为属性。

区别于关系属性：二维表的每一列在关系中称为属性3、关键字：关系中能够唯一区分确定不同元组的单个属性或属性组合称为该关系的一个关键字。

又被称为键或码（key）。

4、主关键字：在候选关键字中选定一个作为关键字，称为该关系的主关键字或主键。

5、外部关键字：如果关系中某个属性或属性组合并非本关系中的关键字但却是另一个关系中的关键字，这样的属性或属性组合被称为本关系中的外部关键字或外键。

6、关系模型：采用二维表描述实体的静态特征及其相互联系。

用表的行描述实体对象用元素描述对象的相应属性。

有关系运算规则和完整性约束规则来限制。

7、数据约束：是SQL Server提供的自动保持数据库中数据完整性的一种机制它定义了可输入表或表的单个列中的数据限制条件。

SQLSERVER聚集索引非聚集索引区别

SQLSERVER聚集索引⾮聚集索引区别⼀、理解索引的结构索引在数据库中的作⽤类似于⽬录在书籍中的作⽤，⽤来提⾼查找信息的速度。

使⽤索引查找数据，⽆需对整表进⾏扫描，可以快速找到所需数据。

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）。

SQL Server 中数据存储的基本单位是页（Page）。

数据库中的数据⽂件（.mdf 或 .ndf）分配的磁盘空间可以从逻辑上划分成页（从 0到 n 连续编号）。

磁盘 I/O 操作在页级执⾏。

也就是说，SQL Server 每次读取或写⼊数据的最少数据单位是数据页。

下⾯我们先简单的了解⼀下索引的体系结构： 1. 聚集索引结构在 SQL Server 中，索引是按 B 树结构进⾏组织的。

聚集索引单个分区中的结构:--建⽴UserAddDate聚集索引CREATE CLUSTERED INDEX [IX_AddDate] ON [User]([AddDate] ASC) 聚集索引的叶节点就是实际的数据页聚集索引中的排序顺序仅仅表⽰数据页链在逻辑上是有序的。

⽽不是按照顺序物理的存储在磁盘上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 2. ⾮聚集索引结构⾮聚集索引与聚集索引具有相同的 B 树结构，它们之间的显著差别在于以下两点： 1. 基础表的数据⾏不按⾮聚集键的顺序排序和存储。

2. ⾮聚集索引的叶层是由索引页⽽不是由数据页组成。

下图⽰意了单个分区中的⾮聚集索引结构：包含列的索引通过将包含列（称为⾮键列）添加到索引的叶级，可以扩展⾮聚集索引的功能。

键列存储在⾮聚集索引的所有级别，⽽⾮键列仅存储在叶级别。

下⾯举个简单的例⼦来说明⼀下聚集索引和⾮聚集索引的区别：我们有⼀本汉语字典，可以把它的正⽂本⾝看做是⼀个聚集索引，它是按照汉字拼⾳的开头字母排序的，不再需要查找其他⽬录。

数据库聚集索引和非聚集索引

数据库聚集索引和非聚集索引
数据库聚集索引和非聚集索引
1.什么是聚集索引
聚集索引（clustered index）是一种特殊的索引，它可以把数据表中的记录按照关键字排序，使得索引有序而连续。

一个数据表只能有一个聚集索引，也就是说，一个数据表只能有一种排序方式。

每次插入一条新的记录，都会建立一个新的索引，来保持整个索引的顺序。

查询时，聚集索引会把查询的结果以排好序的方式返回给客户端，从而提高查询效率。

2.什么是非聚集索引
非聚集索引（non-clustered index）是一种用来加速查询的数据库结构，它实际上是一个指向真实数据表的索引，提供了查询时可以快速定位真实数据表中记录的功能。

非聚集索引本身没有任何排序，而是按照索引的键，建立一种新的排列顺序，以便快速检索数据。

非聚集索引可以提高查询效率，但是其建立的额外空间开销比聚集索引要大。

3.聚集索引与非聚集索引的区别
（1）聚集索引实际上是表中的数据，而非聚集索引只是一个指向真实数据表的索引。

（2）聚集索引自身有序，而非聚集索引本身没有任何排序，但是按照索引的键可以快速检索数据。

（3）一个数据表只能有一个聚集索引，而一个数据表可以有多
个非聚集索引。

（4）聚集索引的建立需要消耗更多的空间，而非聚集索引的建立需要的空间更少。

聚集索引与非聚集索引的区别

聚集索引与非聚集索引的区别聚集索引（Clustered Index）和非聚集索引（Non-clustered Index）是数据库中两种不同类型的索引结构，它们在存储和组织数据上有一些显著的区别。

1. 定义：•聚集索引：聚集索引决定了数据表的物理顺序，表中的数据按照聚集索引的顺序存储在磁盘上。

每张表只能有一个聚集索引。

•非聚集索引：非聚集索引并不改变表中数据的物理存储顺序，而是在索引中存储指向实际数据行的指针。

一张表可以有多个非聚集索引。

2. 物理存储顺序：•聚集索引：表中的数据行按照聚集索引的顺序直接存储在磁盘上。

因此，聚集索引的构建会对表的物理存储结构产生影响。

•非聚集索引：表中的数据行的物理存储顺序与非聚集索引无关，数据行可能分散存储在磁盘上的不同位置。

3. 数据排序：•聚集索引：数据表按照聚集索引的顺序进行排序。

如果表按照聚集索引的某一列排序，那么这个索引就是聚集索引。

•非聚集索引：索引中的键值按照索引的顺序排序，但实际表中的数据行的排序不受索引的影响。

4. 查询性能：•聚集索引：由于数据行按照索引的顺序存储，某些范围查询、排序等操作可能更为高效。

但插入、更新等操作可能涉及到数据的移动，影响性能。

•非聚集索引：查询性能可能相对较好，因为索引的结构不会随着数据的变化而发生大的改变。

插入、更新等操作相对较快。

5. 主键约束：•聚集索引：如果表定义了主键，通常主键就是聚集索引。

•非聚集索引：如果表定义了主键，主键上的索引通常是非聚集索引。

总体来说，聚集索引和非聚集索引在数据的物理存储结构、排序方式和性能特点上存在显著的区别。

在选择索引类型时，需要根据具体的查询需求和数据修改频率进行权衡。

MySQL聚集索引和非聚集索引

MySQL聚集索引和⾮聚集索引介绍⼀MySQL的Innodb存储引擎的索引分为聚集索引和⾮聚集索引两⼤类，理解聚集索引和⾮聚集索引可通过对⽐汉语字典的索引。

汉语字典提供了两类检索汉字的⽅式，第⼀类是拼⾳检索（前提是知道该汉字读⾳），⽐如拼⾳为cheng的汉字排在拼⾳chang的汉字后⾯，根据拼⾳找到对应汉字的页码（因为按拼⾳排序，⼆分查找很快就能定位），这就是我们通常所说的字典序；第⼆类是部⾸笔画检索，根据笔画找到对应汉字，查到汉字对应的页码。

拼⾳检索就是聚集索引，因为存储的记录（数据库中是⾏数据、字典中是汉字的详情记录）是按照该索引排序的；笔画索引，虽然笔画相同的字在笔画索引中相邻，但是实际存储页码却不相邻。

正⽂内容按照⼀个特定维度排序存储，这个特定的维度就是聚集索引；Innodb存储引擎中⾏记录就是按照聚集索引维度顺序存储的，Innodb的表也称为索引表；因为⾏记录只能按照⼀个维度进⾏排序，所以⼀张表只能有⼀个聚集索引。

⾮聚集索引索引项顺序存储，但索引项对应的内容却是随机存储的；举个例⼦说明下：create table student (`id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,`name` VARCHAR(255),PRIMARY KEY(`id`),KEY(`name`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;该表中主键id是该表的聚集索引、name为⾮聚集索引；表中的每⾏数据都是按照聚集索引id排序存储的；⽐如要查找name='Arla'和name='Arle'的两个同学，他们在name索引表中位置可能是相邻的，但是实际存储位置可能差的很远。

name索引表节点按照name排序，检索的是每⼀⾏数据的主键。

聚集索引表按照主键id排序，检索的是每⼀⾏数据的真实内容。

也就是说查询name='Arle'的记录时，⾸相通过name索引表查找到Arle的主键id（可能有多个主键id，因为有重名的同学），再根据主键id的聚集索引找到相应的⾏记录；Mysql聚集索引和⾮聚集索引最简单的表述：聚集索引⼀般是表中的主键索引，如果表中没有显⽰指定主键，则会选择表中的第⼀个不允许为NULL的唯⼀索引，如果还是没有的话，就采⽤Innodb存储引擎为每⾏数据内置的6字节ROWID作为聚集索引。

数据库中索引常见的类型

数据库中索引常见的类型数据库中索引是提高数据库查询效率的一种常见手段，它可以加快查询速度，减少查询所需的资源消耗。

根据索引的不同特点和使用场景，可以将数据库中索引常见的类型分为以下几类：一、主键索引主键索引是数据库表中一列或多列的唯一标识，用于保证数据的完整性和一致性。

主键索引可以加速对表中数据的查找和删除操作，常见的主键索引类型包括聚集索引和非聚集索引。

1. 聚集索引聚集索引是按照数据在磁盘上的物理顺序排列的索引，即数据的存储顺序与聚集索引的顺序一致。

聚集索引可以加速按照索引列进行范围查找和排序操作，但对于插入和更新操作的性能影响较大。

2. 非聚集索引非聚集索引是按照索引列的值和指向对应数据行的物理位置构建的索引，数据的存储顺序与非聚集索引的顺序不一致。

非聚集索引可以加速按照索引列进行查找操作，但对于范围查找和排序操作的性能影响较大。

二、唯一索引唯一索引是用于保证数据列的唯一性约束的索引，它可以加速对唯一值的查找和插入操作。

唯一索引允许空值，但每个非空值只能出现一次。

三、普通索引普通索引是按照索引列的值构建的索引，它可以加速对数据的查找操作。

普通索引不要求数据列的唯一性，允许重复值和空值。

四、全文索引全文索引是用于进行全文搜索的索引，它可以加速对文本内容的模糊匹配和关键词搜索。

全文索引可以在大型文本数据集上提供高效的搜索性能，并支持对搜索结果进行排序和分页。

五、组合索引组合索引是包含多个列的索引，它可以加速对多列条件的查询操作。

组合索引的列顺序很重要，应根据查询的频率和条件的选择性来确定列的顺序，以提高索引的效率。

六、覆盖索引覆盖索引是包含查询所需的所有列的索引，它可以避免对数据表的全表扫描，从而提高查询性能。

覆盖索引通常用于查询中只需要返回部分列的情况，可以减少磁盘IO的消耗。

七、哈希索引哈希索引是根据索引列的哈希值构建的索引，它可以加速对索引列的等值查询操作。

哈希索引适用于等值查询频繁的场景，但不支持范围查询和排序操作。

SQL Server中clustered与nonclustered的区别

CLUSTERED ：聚集索引。

非聚集索引：NONCLUSTERED。

clustered是物理上实现数据排序，并且同一个表里只能有一个clustered索引，而nonclustered是逻辑上的排序。

微软的SQL Server 支持两种类型的索引:clustered 索引和nonclustered索引。

Clustered索引在数据表中按照物理顺序存储数据。

因为在表中只有一个物理顺序，所以在每个表中只能有一个clustered索引。

在查找某个范围内的数据时，Clustered索引是一种非常有效的索引，因为这些数据在存储的时候已经按照物理顺序排好序了。

Nonclustered索引不会影响到下面的物理存储，但是它是由数据行指针构成的。

如果已经存在一个clustered索引，在nonclustered中的索引指针将包含clustered索引的位置参考。

这些索引比数据更紧促，而且对这些索引的扫描速度比对实际的数据表扫描要快得多。

PRIMARY KEY 约束默认为CLUSTERED；UNIQUE 约束默认为NONCLUSTERED。

何时使用聚簇索引与非聚簇索引

何时使用聚簇索引与非聚簇索引聚簇索引（Clustered Index）和非聚簇索引（Non-Clustered Index）是数据库中两种不同类型的索引结构，它们的选择取决于数据库表的访问模式、查询需求和性能优化的目标。

聚簇索引（Clustered Index）：1. 特点：•聚簇索引决定了表中数据行的物理存储顺序。

表中的数据行按照聚簇索引的顺序直接存储在数据页上。

•一张表只能有一个聚簇索引，通常是主键索引，或者如果没有显式指定主键，则会选择第一个非空唯一索引作为聚簇索引。

2. 适用场景：•当经常需要按照某个列的顺序进行范围查询、排序或分组时，使用聚簇索引是有益的。

•对于范围查询，聚簇索引能够将相关的数据行存储在相邻的物理位置上，减少I/O操作，提高查询性能。

非聚簇索引（Non-Clustered Index）：1. 特点：•非聚簇索引不影响表中数据行的物理存储顺序。

相反，它在索引的叶子节点中存储了指向实际数据行的指针。

•一张表可以有多个非聚簇索引。

2. 适用场景：•当经常进行单一值的查找或基于某个列进行排序时，非聚簇索引是有益的。

•非聚簇索引通常适用于经常需要进行等值查找的列，而不是范围查询。

选择时的考虑因素：1. 查询模式：•如果查询模式主要涉及范围查询、排序和分组，聚簇索引可能更为合适。

•如果查询模式主要是单值查找或等值查找，非聚簇索引可能更为合适。

2. 表的大小：•对于小型表，选择合适的索引可能并不像对于大型表那样关键。

但对于大型表，索引的选择可能对性能产生显著影响。

3. 写入操作的频率：•聚簇索引的插入和更新操作可能会导致数据的移动和页面的分裂，因此在有大量写入操作的情况下，非聚簇索引可能更适合。

4. 主键选择：•考虑使用主键索引作为聚簇索引，因为主键通常是唯一且非空的，同时经常用于等值查找和范围查询。

在选择索引类型时，需要综合考虑表的使用模式、查询需求、数据量以及写入操作的频率等多方面因素。

聚集索引选取规则-概述说明以及解释

聚集索引选取规则-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在撰写选择聚集索引的规则之前，我们首先需要了解聚集索引的定义和作用。

聚集索引是一种在数据库表中按照特定的列进行排序和存储数据的方式。

它实现了数据的物理存储顺序与索引的逻辑排序顺序的一致性。

聚集索引在数据库查询中起着重要的作用。

它可以大大提高查询性能，加快数据检索的速度。

当数据库表通过聚集索引的列进行查询时，系统可以直接根据索引的顺序进行数据定位，而无需全表扫描，从而提升查询效率。

此外，聚集索引还可以减少磁盘I/O的次数，进一步提升数据库的性能表现。

然而，在选择聚集索引时，需要考虑多个方面的因素。

首先，我们需要考虑选择具有高选择性的列作为聚集索引，这样可以尽可能减少索引的大小，提高数据的存储效率。

同时，我们还需要考虑选择那些在实际查询中经常被使用的列作为聚集索引，以最大限度地提高查询性能。

此外，还需要考虑选择合适的索引类型。

根据不同的数据存储引擎，可以选择B树索引、B+树索引或哈希索引等。

不同的索引类型在不同的场景下有着不同的性能表现。

另外，我们还需要考虑聚集索引的顺序。

聚集索引可以以升序或降序的方式存储数据。

选择不同的顺序可能会对查询的效率产生重要影响。

综上所述，选择合适的聚集索引选取规则对于提高数据库的性能非常重要。

在下一部分中，我们将详细讨论聚集索引选取规则的重要性，并提出一些具体的规则供大家参考。

1.2 文章结构文章结构部分的内容如下：在本文中，将按照以下结构进行论述。

首先，在引言部分（第1节）中，将对本文的主要内容进行概述，并介绍文章的结构和目的。

其次，在正文部分（第2节）中，将详细讨论聚集索引的定义和作用，重点阐述聚集索引选取规则的重要性。

最后，在结论部分（第3节）中，将对本文的主要观点进行总结，并提出进一步研究的方向。

在正文部分，将首先介绍聚集索引的定义和作用（第2.1节）。

通过对聚集索引的概念进行解释，可以更好地理解聚集索引在数据库中的作用和作用机制。

聚集索引和非聚集索引区别

聚集索引和⾮聚集索引区别（1）聚集索引：表中存储的数据按照索引的顺序存储,检索效率⽐普通索引⾼,但对数据新增/修改/删除的影响⽐较⼤特点： (1) ⼀个表可以最多可以创建249个索引 (2) 先建聚集索引才能创建⾮聚集索引(3) ⾮聚集索引数据与索引不同序(4) 数据与索引在不同位置(5) 索引在叶节点上存储,在叶节点上有⼀个＂指针＂直接指向要查询的数据区域(6) 数据不会根据索引键的顺序重新排列数据创建聚集索引的语法：create CLUSTERED INDEX idximpID ON EMP(empID)（2）⾮聚集索引：不影响表中的数据存储顺序,检索效率⽐聚集索引低,对数据新增/修改/删除的影响很少特点：(1) ⽆索引，数据⽆序(2) 有索引，数据与索引同序(3) 数据会根据索引键的顺序重新排列数据(4) ⼀个表只能有⼀个索引(5) 叶节点的指针指向的数据也在同⼀位置存储语法：create NONCLUSTERED INDEX idxempID on emp(empID)（3）惟⼀索引：惟⼀索引可以确保索引列不包含重复的值.可以⽤多个列，但是索引可以确保索引列中每个值组合都是唯⼀的姓名李⼆张三王五语法： create unique index idxempid on emp(姓，名)（4）复合索引：如果在两上以上的列上创建⼀个索引，则称为复合索引。

那么，不可能有两⾏的姓和名是重复的语法：create index indxfullname on addressbook(firstname,lastname)（5）系统⾃建的索引:在使⽤T_sql语句创建表的时候使⽤PRIMARY KEY或UNIQUE约束时，会在表上⾃动创建⼀个惟⼀索引⾃动创建的索引是⽆法删除的语法：create table ABc( empID int primary key,firstname varchar(50)UNIQUE,lastname varchar(50)UNIQUE,)这样的结果就出来了三个索引，但只有⼀个聚集索引哦。

聚簇索引与非聚簇索引的区别

聚簇索引与⾮聚簇索引的区别通常情况下，建⽴索引是加快查询速度的有效⼿段。

但索引不是万能的，靠索引并不能实现对所有数据的快速存取。

事实上，如果索引策略和数据检索需求严重不符的话，建⽴索引反⽽会降低查询性能。

因此在实际使⽤当中，应该充分考虑到索引的开销，包括磁盘空间的开销及处理开销（如资源竞争和加锁）。

例如，如果数据频繁的更新或删加，就不宜建⽴索引。

本⽂简要讨论⼀下聚簇索引的特点及其与⾮聚簇索引的区别。

建⽴索引：在SQL语⾔中，建⽴聚簇索引使⽤CREATE INDEX语句，格式为：CREATE CLUSTER INDEX index_name ON table_name(column_name1,column_name2,...);存储特点：1. 聚集索引。

表数据按照索引的顺序来存储的，也就是说索引项的顺序与表中记录的物理顺序⼀致。

对于聚集索引，叶⼦结点即存储了真实的数据⾏，不再有另外单独的数据页。

在⼀张表上最多只能创建⼀个聚集索引，因为真实数据的物理顺序只能有⼀种。

2. ⾮聚集索引。

表数据存储顺序与索引顺序⽆关。

对于⾮聚集索引，叶结点包含索引字段值及指向数据页数据⾏的逻辑指针，其⾏数量与数据表⾏数据量⼀致。

总结⼀下：聚集索引是⼀种稀疏索引，数据页上⼀级的索引页存储的是页指针，⽽不是⾏指针。

⽽对于⾮聚集索引，则是密集索引，在数据页的上⼀级索引页它为每⼀个数据⾏存储⼀条索引记录。

更新表数据1、向表中插⼊新数据⾏如果⼀张表没有聚集索引，那么它被称为“堆集”（Heap）。

这样的表中的数据⾏没有特定的顺序，所有的新⾏将被添加到表的末尾位置。

⽽建⽴了聚簇索引的数据表则不同：最简单的情况下，插⼊操作根据索引找到对应的数据页，然后通过挪动已有的记录为新数据腾出空间，最后插⼊数据。

如果数据页已满，则需要拆分数据页，调整索引指针（且如果表还有⾮聚集索引，还需要更新这些索引指向新的数据页）。

⽽类似于⾃增列为聚集索引的，数据库系统可能并不拆分数据页，⽽只是简单的新添数据页。

聚簇索引和非聚簇索引（通俗易懂言简意赅）

聚簇索引和⾮聚簇索引（通俗易懂⾔简意赅）总结：InnoDB中，表数据⽂件本⾝就是按B+Tree组织的⼀个索引结构，聚簇索引就是按照每张表的主键构造⼀颗B+树，同时叶⼦节点中存放的就是整张表的⾏记录数据，也将聚集索引的叶⼦节点称为数据页。

这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的⼀部分；⼀般建表会⽤⼀个⾃增主键做聚簇索引，没有的话MySQL会默认创建，但是这个主键如果更改代价较⾼，故建表时要考虑⾃增ID不能频繁update这点。

我们⽇常⼯作中，根据实际情况⾃⾏添加的索引都是辅助索引，辅助索引就是⼀个为了需找主键索引的⼆级索引，现在找到主键索引再通过主键索引找数据；本⽂链接：https:///lm1060891265/article/details/81482136参考博客：/document/5372.html聚簇索引并不是⼀种单独的索引类型，⽽是⼀种数据存储⽅式。

具体细节依赖于其实现⽅式。

MySQL数据库中innodb存储引擎，B+树索引可以分为聚簇索引（也称聚集索引，clustered index）和辅助索引（有时也称⾮聚簇索引或⼆级索引，secondary index，non-clustered index）。

这两种索引内部都是B+树，聚集索引的叶⼦节点存放着⼀整⾏的数据。

Innobd中的主键索引是⼀种聚簇索引，⾮聚簇索引都是辅助索引，像复合索引、前缀索引、唯⼀索引。

Innodb使⽤的是聚簇索引，MyISam使⽤的是⾮聚簇索引聚簇索引(聚集索引) 聚簇索引就是按照每张表的主键构造⼀颗B+树，同时叶⼦节点中存放的就是整张表的⾏记录数据，也将聚集索引的叶⼦节点称为数据页。

这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的⼀部分，每张表只能拥有⼀个聚簇索引。

Innodb通过主键聚集数据，如果没有定义主键，innodb会选择⾮空的唯⼀索引代替。

如果没有这样的索引，innodb会隐式的定义⼀个主键来作为聚簇索引。

数据库聚集索引和非聚集索引

数据库聚集索引和非聚集索引数据库聚集索引和非聚集索引是数据库中两种常见的索引类型，它们在优化数据库性能和提高查询效率方面起着重要的作用。

本文将对这两种索引进行详细介绍。

一、数据库聚集索引聚集索引是一种物理排序的索引方式，它按照索引的列值对表中的数据进行排序，并将数据存储在磁盘上。

一个表只能有一个聚集索引，它决定了表中数据的物理存储顺序。

聚集索引的主要作用是提高表的查询性能，特别是针对那些基于范围的查询。

聚集索引的构建过程是将表中的数据按照索引列的顺序进行排序，并创建一个包含索引列和指向数据行的指针的B+树索引结构。

当执行查询时，数据库引擎可以利用聚集索引的有序性，通过二分查找等算法快速定位到目标数据行，从而提高查询效率。

聚集索引对于频繁进行范围查询的表非常有用，例如时间序列数据表或者按照某个特定顺序进行查询的表。

同时，聚集索引也可以提高插入和更新操作的性能，因为数据行的插入和更新操作会根据聚集索引的顺序进行物理存储，减少了数据移动的开销。

二、数据库非聚集索引非聚集索引是一种逻辑排序的索引方式，它并不改变数据在表中的物理存储顺序，而是创建一个独立的索引结构来提高查询性能。

一个表可以有多个非聚集索引，它们可以基于单个或多个列进行构建。

非聚集索引的构建过程是创建一个包含索引列和指向数据行的指针的B+树索引结构。

当执行查询时，数据库引擎根据查询条件在非聚集索引中进行搜索，并获取到指向数据行的指针，然后再通过指针找到对应的数据行。

由于非聚集索引并不改变数据的物理存储顺序，因此查询数据时需要进行两次查找操作，一次是在非聚集索引中进行搜索，另一次是在数据行中获取具体数据。

非聚集索引适用于那些经常进行精确查找的表，例如根据主键或唯一约束进行查询的表。

它可以大大提高这类查询的性能，减少了数据库引擎扫描整个表的开销。

三、聚集索引与非聚集索引的比较聚集索引和非聚集索引在索引构建方式和查询性能方面存在一些差异。

1. 构建方式：聚集索引按照索引列的顺序对数据进行排序，改变了数据的物理存储顺序；非聚集索引则创建了一个独立的索引结构，不影响数据的物理存储顺序。

数据库索引的类型

数据库索引的类型数据库索引是提高数据库查询效率的重要手段之一。

根据索引的特点和使用方式，可以将数据库索引分为几种不同的类型。

本文将介绍常见的几种数据库索引类型，包括聚集索引、非聚集索引、唯一索引、主键索引、复合索引和全文索引。

一、聚集索引聚集索引是根据表的主键来创建的索引，它决定了表中数据的物理存储顺序。

当表中没有聚集索引时，数据存储是无序的。

聚集索引的优点是能够快速地按照主键进行查询和排序，但缺点是插入和更新数据时需要移动数据，影响性能。

二、非聚集索引非聚集索引是根据表的某个非主键列来创建的索引，它是通过一个独立的数据结构来实现的，这个数据结构中保存了索引列的值和指向实际数据的指针。

非聚集索引的优点是可以加快查询速度，缺点是占用更多的存储空间。

三、唯一索引唯一索引是指索引列的值必须唯一，可以用来保证表中某一列的唯一性。

当插入或更新数据时，数据库会自动检查唯一索引，如果有重复的值，则会报错。

唯一索引的优点是可以提高查询效率，缺点是会增加插入和更新数据的时间。

四、主键索引主键索引是一种特殊的唯一索引，它对表中的主键列进行索引。

主键索引的作用是保证表中每一行数据的唯一性，并且可以通过主键索引快速定位到表中的某一行。

主键索引的优点是可以加快查询速度，缺点是在插入和更新数据时需要维护索引。

五、复合索引复合索引是指对多个列进行索引，它可以提高多列的查询效率。

复合索引的创建方式是将多个列的值组合成一个索引键，根据索引键的顺序来存储数据。

复合索引的优点是可以加快查询速度，缺点是会增加索引的大小和维护的复杂度。

六、全文索引全文索引是指对文本类型的列进行索引，可以实现对文本内容的全文搜索。

全文索引的创建方式是将文本拆分成单词，并建立单词到文档的映射关系。

全文索引的优点是可以快速地定位到包含关键词的文档，缺点是会占用更多的存储空间。

总结：数据库索引是提高数据库查询效率的重要手段之一，不同的索引类型适用于不同的场景。

创建索引的方式

创建索引的方式
创建索引是数据库优化中的重要一环，可以提高查询速度和数据检索的效率。

下面介绍几种创建索引的方式：
1. 主键索引：可以通过在表中创建主键索引来提高数据检索效率。

主键索引是一种唯一索引，可以保证每一行数据都有唯一的标识。

2. 唯一索引：与主键索引类似，唯一索引可以保证每一行数据都有唯一的标识。

不同的是，唯一索引可以不是主键，而且可以包含空值。

3. 聚集索引：在创建主键索引时，如果没有显式地创建非聚集索引，那么主键索引就成为了聚集索引。

聚集索引的叶子节点存储的是整个数据行，而非聚集索引的叶子节点存储的是索引键值和指向数据行的指针。

4. 非聚集索引：非聚集索引的叶子节点不包含整个数据行，而是包含索引键值和指向数据行的指针。

5. 全文索引：用于全文搜索的索引，可以索引文本、HTML、XML 等格式的文档。

全文索引会对文本进行分词和处理，以提高搜索的精度和效率。

总之，创建索引需要根据具体的业务需求和数据特点来选择适合的索引类型和创建方式，以提高数据库的性能和效率。

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聚簇表和非聚簇表

聚簇表和非聚簇表聚簇索引：将数据存储与索引放到了一块，找到索引也就找到了数据•非聚簇索引：将数据存储于索引分开结构，索引结构的叶子节点指向了数据的对应行，myisam通过key_buffer把索引先缓存到内存中，当需要访问数据时（通过索引访问数据），在内存中直接搜索索引，然后通过索引找到磁盘相应数据，这也就是为什么索引不在key buffer命中时，速度慢的原因澄清一个概念：innodb中，在聚簇索引之上创建的索引称之为辅助索引，辅助索引访问数据总是需要二次查找，非聚簇索引都是辅助索引，像复合索引、前缀索引、唯一索引，辅助索引叶子节点存储的不再是行的物理位置，而是主键值聚簇表和非聚簇表 1cluster.png聚簇表和非聚簇表 2由于聚簇索引是将数据跟索引结构放到一块，因此一个表仅有一个聚簇索引聚簇表和非聚簇表 3聚簇表和非聚簇表 1，如果表中没有定义主键，InnoDB 会选择一个唯一的非空索引代替。

如果没有这样的索引，InnoDB 会隐式定义一个主键来作为聚簇索引。

InnoDB 只聚集在同一个页面中的记录。

包含相邻健值的页面可能相距甚远。

聚簇表和非聚簇表 4。

此时其他索引只能被定义为非聚簇索引。

这个是最大的误区。

有的主键还是无意义的自动增量字段，那样的话Clustered index对效率的帮助，完全被浪费了。

刚才说到了，聚簇索引性能最好而且具有唯一性，所以非常珍贵，必须慎重设置。

聚簇表和非聚簇表 5，这个要看实际情况。

记住我们的最终目的就是在相同结果集情况下，尽可能减少逻辑IO。

结合图再仔细点看imageimage1.InnoDB使用的是聚簇索引，将主键组织到一棵B+树中，而行数据就储存在叶子节点上，若使用"where id = 14"这样的条件查找主键，则按照B+树的检索算法即可查找到对应的叶节点，之后获得行数据。

2.若对Name列进行条件搜索，则需要两个步骤：第一步在辅助索引B+树中检索Name，到达其叶子节点获取对应的主键。