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。

2、从表中删除数据行

    对删除数据行来说：删除行将导致其下方的数据行向上移动以填充删除记录造成的空白。如果删除的行是该数据页中的最后一行，那么该数据页将被回收，相应的索引页中的记录将被删除。对于数据的删除操作，可能导致索引页中仅有一条记录，这时，该记录可能会被移至邻近的索引页中，原索引页将被回收，即所谓的“索引合并”。

 

聚集索引、非聚集索引

什么是聚集索引？？

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。正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。
什么是非聚集索引？？

 如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们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映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。