sql聚集索引和非聚集索引

1、SQL聚集索引和非聚集索引微軟的SQLSERVER提供了兩種索引：聚集索引(clusteredindex，也稱聚類索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclusteredindex，也稱非聚類索引、非簇集索引)……(一)深入淺出理解索引結構實際上，您可以把索引理解為一種特殊的目錄。微軟的SQLSERVER提供了兩種索引：聚集索引(clusteredindex，也稱聚類索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclusteredindex，也稱非

2、聚類索引、非簇集索引)。下面，我們舉例來說明一下聚集索引和非聚集索引的區(qū)別：其實，我們的漢語字典的正文本身就是一個聚集索引。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字母“a”開頭并以“z”結尾的，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”開頭的部分仍然找不到這個字，那么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后部

3、分，因為“張”的拼音是“zhang”。也就是說，字典的正文部分本身就是一個目錄，您不需要再去查其他目錄來找到您需要找的內(nèi)容。我們把這種正文內(nèi)容本身就是一種按照一定規(guī)則排列的目錄稱為“聚集索引”。如果您認識某個字，您可以快速地從自典中查到這個字。但您也可能會遇到您不認識的字，不知道它的發(fā)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(jù)“偏旁部首”查到您要找的字，然后根據(jù)這個字后的頁碼直接翻到某頁來找到您要找的字。但您結合“部

4、首目錄”和“檢字表”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“張”字，我們可以看到在查部首之后的檢字表中“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，這些字并不是真正的分別位于“張”字的上下方，現(xiàn)在您看到的連續(xù)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映射。我們可以通過這種方式來找到您所需要的字，但它需要

5、兩個過程，先找到目錄中的結果，然后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”。通過以上例子，我們可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。進一步引申一下，我們可以很容易的理解：每個表只能有一個聚集索引，因為目錄只能按照一種方法進行排序。(二)何時使用聚集索引或非聚集索引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外鍵列應應主鍵列應應列經(jīng)常被分

6、組排序(derby)應應制表掃描，提高查詢速度。如果您的辦公自動化系統(tǒng)已經(jīng)建立的2年，那么您的首頁顯示速度理論上將是原來速度8倍，甚至更快。在這里之所以提到“理論上”三字，是因為如果您的聚集索引還是盲目地建在ID這個主鍵上時，您的查詢速度是沒有這么高的，即使您在“日期”這個字段上建立的索引(非聚合索引)。下面我們就來看一下在1000萬條數(shù)據(jù)量的情況下各種查詢的速度表現(xiàn)(3個月內(nèi)的數(shù)據(jù)為25萬條)：(1)僅在主鍵上建立聚集索引，并且不劃分

7、時間段：gidfariqineibuyonghutitlefromtgongwen用時：128470毫秒(即：128秒)(2)在主鍵上建立聚集索引，在fariq上建立非聚集索引：gidfariqineibuyonghutitlefromTgongwenwherefariqidateadd(day90getdate())用時：53763毫秒(54秒)(3)將聚合索引建立在日期列(fariqi)上：gidfariqineibuyonghut

8、itlefromTgongwenwherefariqidateadd(day90getdate())用時：2423毫秒(2秒)雖然每條語句提取出來的都是25萬條數(shù)據(jù)，各種情況的差異卻是巨大的，特別是將聚集索引建立在日期列時的差異。事實上，如果您的數(shù)據(jù)庫真的有1000萬容量的話，把主鍵建立在ID列上，就像以上的第1、2種情況，在網(wǎng)頁上的表現(xiàn)就是超時，根本就無法顯示。這也是我摒棄ID列作為聚集索引的一個最重要的因素。得出以上速度的方法是：在