聚集索引
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。
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。
vfp索引的名词解释
vfp索引的名词解释Visual FoxPro（VFP）是一种基于关系数据库管理系统（RDBMS）的编程语言，用于开发Windows桌面应用程序和数据库应用程序。
在VFP中，索引是一种非常重要的数据结构，用于提高数据库的查询性能和数据访问速度，本文将对VFP索引的相关名词进行解释。
1. 索引索引是一种按照特定规则排序的数据结构，用于加快数据库的查询速度。
在VFP中，索引通常与表关联，根据指定的列或字段值创建。
索引可有助于快速定位和访问数据库中的数据，特别是对于大型数据库或需要频繁查询的表格。
2. 索引文件索引文件是存储索引相关信息的文件，通常与数据库文件分开存储。
索引文件包含了索引键值和对应的行指针，使得查询时能够迅速定位到符合条件的数据。
在VFP中，每个表可以有多个索引文件，每个索引文件对应一个索引。
3. 索引键值索引键值是用于排序和比较的值。
在VFP中，索引键值可以是单个列或多个列的组合，用于指定数据在索引中的位置。
通过使用索引键值，可以快速定位和访问特定数据，而不需要对整个表进行搜索。
4. 主索引主索引是一种特殊的索引，用于唯一地标识表中的每一行。
在VFP中，主索引常常与表的主键关联，确保每一行在主索引中具有唯一的键值。
主索引的创建可以加速根据主键进行检索和修改的操作。
5. 聚集索引聚集索引是按照索引键值对表中的数据进行重新排序的索引。
在VFP中，每个表只能有一个聚集索引。
聚集索引的主要作用是改变表中数据的物理存储顺序，使得邻近键值的数据也能够在磁盘上具有相邻的存储位置，从而提高查询效率。
6. 非聚集索引非聚集索引是在一个单独的数据结构中创建的索引，不改变表中数据的物理存储顺序。
非聚集索引可以根据索引键值快速定位到符合条件的数据行，并返回对应的行指针。
在VFP中，一个表可以有多个非聚集索引。
7. 唯一索引唯一索引是一种保证索引键值在索引中唯一的索引。
在VFP中，唯一索引可以用来确保表中的某个或某些列具有唯一性，避免重复数据的插入。
SQL聚集和聚集索引
索引是什么索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
精简来说，索引是一种结构.在SQL Server中，索引和表（这里指的是加了聚集索引的表）的存储结构是一样的,都是B树，B树是一种用于查找的平衡多叉树.理解B树的概念如下图:理解为什么使用B树作为索引和表（有聚集索引）的结构，首先需要理解SQL Server 存储数据的原理.在SQL SERVER中，存储的单位最小是页(PAGE),页是不可再分的。
就像细胞是生物学中不可再分的，或是原子是化学中不可再分的最小单位一样.这意味着,SQL SERVER对于页的读取，要么整个读取，要么完全不读取，没有折中.在数据库检索来说，对于磁盘IO扫描是最消耗时间的.因为磁盘扫描涉及很多物理特性，这些是相当消耗时间的。
所以B树设计的初衷是为了减少对于磁盘的扫描次数。
如果一个表或索引没有使用B树（对于没有聚集索引的表是使用堆heap存储),那么查找一个数据，需要在整个表包含的数据库页中全盘扫描。
这无疑会大大加重IO负担.而在SQL SERVER 中使用B树进行存储，则仅仅需要将B树的根节点存入内存，经过几次查找后就可以找到存放所需数据的被叶子节点包含的页！进而避免的全盘扫描从而提高了性能.下面，通过一个例子来证明：在SQL SERVER中，表上如果没有建立聚集索引，则是按照堆（HEAP）存放的，假设我有这样一张表:现在这张表上没有任何索引，也就是以堆存放，我通过在其上加上聚集索引（以B树存放）来展现对IO的减少:在SQL SERVER中，聚集的作用就是将某一列（或是多列）的物理顺序改变为和逻辑顺序相一致,比如，我从adventureworks数据库的employee中抽取5条数据:当我在ContactID上建立聚集索引时，再次查询:在SQL SERVER中，聚集索引的存储是以B树存储，B树的叶子直接存储聚集索引的数据:因为聚集索引改变的是其所在表的物理存储顺序，所以每个表只能有一个聚集索引.非聚集索引因为每个表只能有一个聚集索引，如果我们对一个表的查询不仅仅限于在聚集索引上的字段。
db2索引类型及创建语句
db2索引类型及创建语句DB2是一种关系型数据库管理系统，它使用索引来提高查询性能和加速数据检索过程。
在DB2中，有多种类型的索引可供选择。
下面是十种常见的DB2索引类型及其创建语句。
1. B树索引B树索引是最常见和最常用的索引类型之一。
它在DB2中被广泛使用，用于加快数据检索速度。
B树索引适用于范围查询和等值查询。
创建B树索引的语句如下：```sqlCREATE INDEX index_name ON table_name (column1, column2, ...);```2. 哈希索引哈希索引使用哈希函数将索引键映射到特定的存储桶中。
它适用于等值查询，但不适用于范围查询。
创建哈希索引的语句如下：```sqlCREATE INDEX index_name ON table_name (column1, column2, ...) USING HASH;```3. 聚集索引聚集索引定义了数据在磁盘上的物理存储顺序。
一个表只能有一个聚集索引。
创建聚集索引的语句如下：```sqlCREATE CLUSTER INDEX index_name ON table_name (column1, column2, ...);```4. 分区索引分区索引将表数据分成多个分区，并在每个分区上创建索引。
这种索引类型适用于大型表，可以提高查询性能。
创建分区索引的语句如下：```sqlCREATE INDEX index_name ON table_name (column1, column2, ...) PARTITION BY RANGE (column) (STARTING value ENDING value);```5. 唯一索引唯一索引确保索引列的值在整个表中唯一。
创建唯一索引的语句如下：```sqlCREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column1, column2, ...);```6. 空间索引空间索引用于处理地理空间数据。
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。
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。
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。
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。
sql简述索引的类型
sql简述索引的类型
哈希，借助于哈希索引，可通过内存中的哈希表来访问数据。
哈希索引的内存用量固定不变，是存储桶数量的函数。
内存优化非聚索引，对于内存优化的非聚集索引，内存使用量依赖于行计数以及索引键列的大小集索引。
聚集，聚集索引基于聚集索引键按顺序排序和存储表或视图中的数据行。
聚集索引按B树索引结构实现，B树索引结聚集构支持基于聚集索引键值对行进行快速检索。
非聚集，可以使用聚集索引来为表或视图定义非聚集索引，也可以根据堆来定义非聚集索引。
非聚集索引中的每个索非聚集引行都包含非聚集键值和行定位符。
此定位符指向聚集索引或堆中包含该键值的数据行。
索引中的行按索引键值的顺序存储，但是不保证数据行按任何特定顺序存储，除非对表创建聚集索引。
谈聚合索引和非聚合索引
显而易见，聚集索引的优势是很明显的，而每个表中只能有一个聚集索引的规则，这使得聚集索引变得更加珍贵。
从我们前面谈到的聚集索引的定义我们可以看出，使用聚集索引的最大好处就是能够根据查询要求，迅速缩小查询范围，避免全表扫描。在实际应用中，因为ID号是自动生成的，我们并不知道每条记录的ID号，所以我们很难在实践中用ID号来进行查询。这就使让ID号这个主键作为聚集索引成为一种资源浪费。其次，让每个ID号都不同的字段作为聚集索引也不符合"大数目的不同值情况下不应建立聚合索引"规则；当然，这种情况只是针对用户经常修改记录内容，特别是索引项的时候会负作用，但对于查询速度并没有影响。
其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查"安"字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为"安"的拼音是"an"，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母"a"开头并以"z"结尾的，那么"安"字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以"a"开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查"张"字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为"张"的拼音是"zhang"。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。
1、主键就是聚集索引
这种想法是极端错误的，是对聚集索引的一种浪费。虽然SQL SERVER默认是在主键上建立聚集索引的。
通常，我们会在每个表中都建立一个ID列，以区分每条数据，并且这个ID列是自动增大的，步长一般为1。我们的这个办公自动化的实例中的列Gid就是如此。此时，如果我们将这个列设为主键，SQL SERVER会将此列默认为聚集索引。这样做有好处，就是可以让您的数据在数据库中按照ID进行物理排序，但笔者认为这样做意义不大。
聚簇索引和聚簇索引介绍
聚簇索引和聚簇索引介绍聚簇索引和聚簇索引介绍⼀. 什么是索引和建⽴索引的好处什么是索引 在数据库中，索引的含义与⽇常意义上的“索引”⼀词并⽆多⼤区别，与书中的索引⼀样，数据库中的索引使您可以快速找到表中的特定信息。
索引包含从表中⼀个或多个列⽣成的键，以及映射到指定数据的存储位置的指针，也就是说索引由键和指针组成。
它是⽤于提⾼数据库表数据访问速度的数据库对象。
建⽴索引的好处：索引可以避免全表扫描。
多数查询可以仅扫描少量索引页及数据页，⽽不是遍历所有数据页。
对于⾮聚集索引，有些查询甚⾄可以不访问数据页。
如字典的⽬录就可以查到所有拼⾳第⼀字母为z 的所有字。
聚集索引可以避免数据插⼊操作集中于表的最后⼀个数据页。
⼀些情况下，索引还可⽤于避免排序操作。
⼆．基础知识2.1 页数据库⽂件存储是已页为存储单元的，⼀个页是8K（8192Byte），⼀个页就可以存放N⾏数据。
我们常⽤的页类型就是数据页和索引页。
⼀个页中除了存放基本数据之外还需要存放⼀些其他的数据，如页的信息、偏移量等，如下图所⽰。
虽然SQLServer是以页为单位存储数据，但是其分配空间是以⼀个盘区为单位的（8个页=64K），这样做的⽬的主要是为提⾼I/O的性能。
⼀条索引记录中包含的基本信息包括：键值 + 逻辑指针。
SQLServer中使⽤页为存储单元的，那么在建⽴索引时，其索引节点就是页了，然后树的键值就是存放到这些页（节点）中的。
就是说表中的数据⾏就是存放到页上的，⼀个表有多个页构成，这些页以树的结构存放。
2.2 B树B树即⼆叉搜索树，所有⾮叶⼦节点最低拥有两个⼦节点，基本信息如下图所⽰。
都是⼩的元素放左边，⼤的元素放右边。
⽐如说要查找某个元素，其时间复杂度就对应该元素的深度，如要查询9，从根节点开始，只要⽐较三次就找到他了，其查询效率是⾮常⾼的。
⼦节点：最多两个⼦节点（指针分别指向Left和Right）阶数（节点⼦节点个数）：2深度：就是层数，各个叶⼦节点不⼀定⼀样，如节点21的深度为4，40的深度为32.2 B-树B-树是⼀中多路搜索树，其阶数可以⾃定义（>2)，是很多数据及⽂件系统应⽤的⼀种索引结构，基本特征如：1) 阶数（M）>2，即孩⼦数量⼤于2个2) 每个结点存放⾄少M/2-1（取上整）和⾄多M-1个关键字；（⾄少2个关键字）3) ⾮叶⼦结点上的多个关键字是按照顺序排列的：K[1], K[2], …, K[M-1]；且K[i] < K[i+1]；4) 所有叶⼦节点都位于同⼀层，因此叶⼦节点的深度都是⼀样的5) ⾮叶⼦结点的关键字个数=指向⼉⼦的指针个数-1；6) ⾮叶⼦结点的指针：P[1], P[2], …, P[M]；其中P[1]指向关键字⼩于K[1]的⼦树，P[M]指向关键字⼤于K[M-1]的⼦树，其它P[i]指向关键字属于(K[i-1], K[i])的⼦树；如下图是⼀个三阶的B-树，节点[18]有两个指针分别指向其2个⼦节点。
SQLServer中的聚集索引
介绍关于聚集索引的一些知识，这里我们使用SQL Server 2008 R2作为开发环境，使用至曲勺示例数据库请到微软官方下载即可。
当一个请求到达数据库的时候，有可能是select ,或者insert，或者update，或者delete , SQL Server只有三种访问数据的方式：1. 访问非聚集索引，避免访问表。
这只发生在索引包含了请求中的所有数据。
2. 通过索引键访问非聚集索引，然后使用标签访问表中的行数据。
3. 忽略非聚集索引，扫描表找到请求的行数据。
这里我们讨论一下clustered in dexes 聚集索引，一个在第二级中提到但是没有展开|的概念。
我们的例子使用的是AdventureWorks数据库的SalesOrderDetail 表，有121317行数据，足够用来显示在一张表中包含聚集索引是多么的好。
表中有两个主键，足够复杂，来证明你在使用聚集索引的时候的一些设计取舍。
示例数据库对于AdventureWorks示例数据库，我们主要使用销售订单部门。
包含5张表:Customer,SalesPers on. Product, SalesOrderHeader, SalesOrderDetailAdventureWorks是微软专门设计的模型数据库，设计的很规范，销售人的信息在三张表中都有：SalesPerson , Employee, Con tact。
在某些情况下，我们会把他们看成是一张表。
下图是这些表之间的关系。
聚集索引我们首先提出下面的问题：如果没有用到非聚集索引，找到表中的一行数据需要做多少工作？在一个没有排序的表中，是不是就需要扫描每一行来查找数据呢？又或者SQLServer的表中的行永远都是有序的，方便快速的定位要查询的数据，就像使用非聚集索引那样通过入口来快速定位数据呢？答案依赖于你是否在SQL Server的表中建立了聚集索引。
不同于非聚集索引，非聚集索引是独立的对象，有自己的存储空间，聚集索引和表是同一个。
SQL Server基础：索引
具有以下特点的查询可以考虑使用非聚集索引：
(1).使用JOIN或者GROUP BY子句，应为连接和分组操作中所涉及的列创建多个非聚集索引，为任何外键创建一个聚集索引.
(2).包含大量唯一值的字段。
(3).不返回大型结果集的查询。创建筛选索引以覆盖从大型表中返回定义完善的的行子集的查询。
(4).经常包含在查询的搜索条件(如返回完全匹配的WHERE子句)中的列。
2.非聚集索引
非聚集索引具有完全独立于数据行的结构，使用非聚集索引不用将物理数据页中的数据按列排序，非聚集索引包含索引键值和指向表数据存储位置的行定位器。
可以对表或索引视图创建多个非聚集索引。通常，设计非聚集索引是为了改善经常使用的、没有建立聚集索引的查询的性能。
查询优化器在搜索数据值时，先搜索非聚集索引以找到数据值在表中的位置，然后直接从该位置检索数据。这使得非聚集索引成为完全匹配查询的最佳选择，因为索引中包含搜索的数据值在表中的精确位置的项。
XML索引：是与XML数据关联的索引形式，是XML二进制大对象(BLOB)的已拆分持久表示形式，XML索引可以分为主索引和辅助索引。
三：索引的设计原则
索引设计不合理或者缺少索引都会对数据库和应用程序的性能造成障碍，高效的索引对于获得良好的性能非常重要。设计索引时，应该考虑以下原则：
(1).索引并非越多越好，一个表中如果有大量的索引，不仅占用大量的磁盘空间，而且会影响INSERT、DELETE、UPDATE等语句的性能。因为当表中数据更改的同时，索引也会进行调整和更新。
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二：索引的分类
不同数据库中提供了不同的索引类型，SQL Server中的索引有两种：聚集索引和非聚集索引。它们的区别是在物理数据的存储方式上。
数据库索引的选择与设计原则
数据库索引的选择与设计原则数据库索引是提高数据库查询效率的重要手段之一。
在设计和选择索引时，需要考虑多个因素，包括数据结构、查询频率和查询类型等。
本文将介绍数据库索引的选择与设计原则，并解释每个原则的重要性。
1. 唯一性：索引字段应该具有唯一性。
索引字段包含的值越多越唯一，索引的选择效果越好。
2. 选择性：索引字段应具有高选择性。
选择性指的是字段不同值的比例。
选择性高的字段值不会出现在很多记录中，索引可以更容易过滤不匹配的记录，从而提高查询效率。
3. 直接索引与聚集索引：在数据库中，可以使用直接索引和聚集索引来加快查询速度。
直接索引是指一种保存在磁盘上的数据结构，用于快速查找数据。
聚集索引是对表中所有记录按照某个字段进行排序的索引。
根据具体应用和查询需求，可以选择使用直接索引或聚集索引来提高查询性能。
4. 多列索引：如果一个查询经常涉及多个列，可以考虑创建一个多列索引。
多列索引可以更好地满足复合查询的需求，减少不必要的列与行扫描。
5. 索引更新成本：索引不仅可以提高查询性能，还会影响插入、更新和删除操作的性能。
每当有新数据插入、更新或删除时，索引也需要更新或重建。
因此，在选择索引时，需要权衡查询性能和更新成本。
6. 内存利用率：索引大部分情况下存储在内存中，因此索引的大小和内存在一定程度上相关。
较小的索引通常可以更好地适应内存，从而提高查询速度。
7. 数据分布均匀性：索引字段的数据分布对查询的性能有重要影响。
如果某个字段的数据分布不均匀，会导致某些查询结果集较大，从而降低查询性能。
在这种情况下，需要重新考虑是否创建索引以及索引字段的选择。
8. 长度限制：索引字段的长度有限制。
过长的索引字段会导致索引数据量增加，对性能产生不利影响。
因此，在设计索引时，需要考虑字段的长度限制。
9. 查询频率：数据库中的查询频率对索引选择和设计有重要影响。
高频率的查询可能需要使用更宽的索引来提高查询效率，而低频率的查询可能不需要索引。
mysql聚集索引的优缺点
mysql聚集索引的优缺点 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（不是数据结构，⽽是存储结构），具体细节依赖于其实现⽅式，但innodb的聚簇索引实际上是在同⼀个结构中保存了btree索引和数据⾏。
当表有索引时，它的数据⾏实际上存放在索引的叶⼦页中，属于聚簇表⽰数据⾏和相邻的键值紧凑地存储在⼀起，因为⽆法同时把数据⾏存放在两个不同的地⽅，所以⼀个表只能有⼀个聚簇索引。
因为是存储引擎负责实现索引，因此不是所有的存储引擎都⽀持聚簇索引。
下⾯主要介绍innodb，但下⾯讨论的原理对于任何⽀持聚簇索引的引擎都适⽤： 叶⼦页包含了⾏的全部数据，但是节点页只包含了索引列（或者可以说⾮叶⼦节点的节点页包含的是索引值的索引，因为这些节点页包含的值是从索引列中提取出来的）。
innodb将通过主键聚集数据，如果没有定义主键，Innodb会选择第⼀个⾮空的唯⼀索引代替，如果没有⾮空唯⼀索引，Innodb会隐式定义⼀个6字节的rowid主键来作为聚集索引。
innodb只聚集在同⼀个页⾯中的记录，包含相邻键值的页⾯可能会相距甚远。
要注意：聚簇主键可能对性能有帮助，但也可能导致严重的性能问题，尤其是将表的存储引擎从innodb转换成其他引擎的时候。
聚集的数据有⼀些重要的优点： A：可以把相关数据保存在⼀起，如：实现电⼦邮箱时，可以根据⽤户ID来聚集数据，这样只需要从磁盘读取少量的数据页就能获取某个⽤户全部邮件，如果没有使⽤聚集索引，则每封邮件都可能导致⼀次磁盘IO B：数据访问更快，聚集索引将索引和数据保存在同⼀个btree中，因此从聚集索引中获取数据通常⽐在⾮聚集索引中查找要快 C：使⽤覆盖索引扫描的查询可以直接使⽤页节点中的主键值聚集索引的缺点： A：聚簇数据最⼤限度地提⾼了IO密集型应⽤的性能，但如果数据全部放在内存中，则访问的顺序就没有那么重要了，聚集索引也没有什么优势了 B：插⼊速度严重依赖于插⼊顺序，按照主键的顺序插⼊是加载数据到innodb表中速度最快的⽅式，但如果不是按照主键顺序加载数据，那么在加载完成后最好使⽤optimize table命令重新组织⼀下表 C：更新聚集索引列的代价很⾼，因为会强制innodb将每个被更新的⾏移动到新的位置 D：基于聚集索引的表在插⼊新⾏，或者主键被更新导致需要移动⾏的时候，可能⾯临页分裂的问题，当⾏的主键值要求必须将这⼀⾏插⼊到某个已满的页中时，存储引擎会将该页分裂成两个页⾯来容纳该⾏，这就是⼀次页分裂操作，页分裂会导致表占⽤更多的磁盘空间 E：聚集索引可能导致全表扫描变慢，尤其是⾏⽐较稀疏，或者由于页分裂导致数据存储不连续的时候 F：⼆级索引可能⽐想象的更⼤，因为在⼆级索引的叶⼦节点包含了引⽤⾏的主键列。
主键索引就是聚集索引吗？
主键索引就是聚集索引吗？
这个问题很刁钻！
答案是错的。
的确在mysql数据库innodb引擎⾥⾯，主键的确就是聚集索引。
但是myisam引擎⾥⾯主键也不是聚集索引。
另外在sql server中还可以显⽰的指定聚集索引。
CREATE TABLE student
(
stud_id INT IDENTITY(1,1) NOT NULL,
stud_name NVARCHAR(20) NOT NULL,
CONSTRAINT pk_student PRIMARY KEY NONCLUSTERED (stud_id)
);
聚集索引决定了数据库的物理存储结构，⽽主键只是确定表格逻辑组织⽅式。
这两者不可混淆！
对于Innodb，主键毫⽆疑问是⼀个聚集索引。
但是当⼀个表没有主键，或者没有⼀个索引，Innodb会如何处理呢。
请看如下规则：
1.如果⼀个主键被定义了，那么这个主键就是作为聚集索引
2. 如果没有主键被定义，那么该表的第⼀个唯⼀⾮空索引被作为聚集索引
3. 如果没有主键也没有合适的唯⼀索引，那么innodb内部会⽣成⼀个隐藏的主键作为聚集索引，这个隐藏的主键是⼀个6个字节的列，改列的值会随着数据的插⼊⾃增。
4.⾃增主键会把数据⾃动向后插⼊，避免了插⼊过程中的聚集索引排序问题。
聚集索引的排序，必然会带来⼤范围的数据的物理移动，这⾥⾯带来的磁盘IO性能损耗是⾮常⼤的。
⽽如果聚集索引上的值可以改动的话，那么也会触发物理磁盘上的移动，于是就可能出现page分裂，表碎⽚横⽣。
所以不应该修改聚集索引。
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2、在聚簇索引下，数据在物理上按顺序排在数据页上，重复值也排在一起，因而在那些包含范围检查(between、<、<=、>、>=)或使用group by或order by的查询时，一旦找到具有范围中第一个键值的行，具有后续索引值的行保证物理上毗连在一起而不必进一步搜索，避免了大范围扫描，可以大大提高查询速度。
当索引值唯一时，使用聚集索引查找特定的行也很有效率。例如，使用唯一雇员 ID 列 emp_id 查找特定雇员的最快速的方法，是在 emp_id 列上创建聚集索引或 PRIMARY KEY 约束。
一、聚簇索引(clustered indexes)的使用
聚簇索引是一种对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一个或多个列的值排序。由于聚簇索引的索引页面指针指向数据页面，所以使用聚簇索引查找数据几乎总是比使用非聚簇索引快。每张表只能建一个聚簇索引，并且建聚簇索引需要至少相当该表120%的附加空间，以存放该表的副本和索引中间页。建立聚簇索引的思想是：
2、按范围存取的列，如pri_order > 100 and pri_order < 200。
3、在group by或order by中使用的列。
4、不经常修改的列。
5、在连接操作中使用的列。
二、非聚簇索引(nonclustered indexes)的使用
SQL Server缺省情况下建立的索引是非聚簇索引，由于非聚簇索引不重新组织表中的数据，而是对每一行存储索引列值并用一个指针指向数据所在的页面。换句话说非聚簇索引具有在索引结构和数据本身之间的一个额外级。一个表如果没有聚簇索引时,可有250个非聚簇索引。每个非聚簇索引提供访问数据的不同排序顺序。在建立非聚簇索引时，要权衡索引对查询速度的加快与降低修改速度之间的利弊。另外，还要考虑这些问题：
如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引别
聚簇索引的叶节点就是数据节点，而非聚簇索引的页节点仍然是索引检点，并保留一个链接指向对应数据块。
聚簇索引主键的插入速度要比非聚簇索引主键的插入速度慢很多。
数据库表经常有一列或列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。
在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。有关主键的更多信息，请参见定义主键。
聚集索引
在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。
聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列（组合索引），就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。
聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后，便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。例如，如果应用程序执行的一个查询经常检索某一日期范围内的记录，则使用聚集索引可以迅速找到包含开始日期的行，然后检索表中所有相邻的行，直到到达结束日期。这样有助于提高此类查询的性能。同样，如果对从表中检索的数据进行排序时经常要用到某一列，则可以将该表在该列上聚集（物理排序），避免每次查询该列时都进行排序，从而节省成本。
当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如，如果在 employee 表中职员的姓 (lname) 上创建了唯一索引，则任何两个员工都不能同姓。
有关唯一索引的更多信息，请参见创建唯一索引。
主键索引
根据数据库的功能，可以在数据库设计器中创建三种索引：唯一索引、主键索引和聚集索引。有关数据库所支持的索引功能的详细信息，请参见数据库文档。
提示 尽管唯一索引有助于定位信息，但为获得最佳性能结果，建议改用主键或唯一约束。有关这些约束的更多信息，请参见主键约束和唯一约束。
唯一索引
唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。
主键=unique约束+not null约束
unique约束=unique索引
所以主键是有索引的
foreign key要参照主键或者是unique约束的列
所以foreign key的被参照列上也是有索引的
聚集索引：该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。
CREATE CLUSTERED INDEX index_ID ON 表名(学号字段名)
* 考虑已在表上创建的索引数量。最好避免在单个表上有很多索引。
* 检查已在表上创建的索引的定义。最好避免包含共享列的重叠索引。
* 检查某列中唯一数据值的数量，并将该数量与表中的行数进行比较。比较的结果就是该列的可选择性，这有助于确定该列是否适合建立索引，如果适合，确定索引的类型。
索引类型
不管非聚簇索引也好还是聚簇索引也好，都适合排序，聚簇索引仅仅比非聚簇索引快一点。
当你需要取出一定范围内的数据时，用聚簇索引也比用非聚簇索引好。
1、某列常用于集合函数(如Sum,....)。
2、某列常用于join,order by,group by。
3、查寻出的数据不超过表中数据量的20%。
确定索引的有效性：
* 检查查询的 WHERE 和 JOIN 子句。在任一子句中包括的每一列都是索引可以选择的对象。
* 对新索引进行试验以检查它对运行查询性能的影响。
1、索引需要使用多少空间。
2、合适的列是否稳定。
3、索引键是如何选择的，扫描效果是否更佳。
4、是否有许多重复值。
对更新频繁的表来说，表上的非聚簇索引比聚簇索引和根本没有索引需要更多的额外开销。对移到新页的每一行而言，指向该数据的每个非聚簇索引的页级行也必须更新，有时可能还需要索引页的分理。从一个页面删除数据的进程也会有类似的开销，另外，删除进程还必须把数据移到页面上部，以保证数据的连续性。所以，建立非聚簇索引要非常慎重。非聚簇索引常被用在以下情况:
3、在一个频繁发生插入操作的表上建立聚簇索引时，不要建在具有单调上升值的列(如IDENTITY)上，否则会经常引起封锁冲突。
4、在聚簇索引中不要包含经常修改的列，因为码值修改后，数据行必须移动到新的位置。
5、选择聚簇索引应基于where子句和连接操作的类型。
聚簇索引的侯选列是：
1、主键列,该列在where子句中使用并且插入是随机的。