聚集索引和非聚集索引的区别

一、深入浅出理解索引结构
实际上,可以把索引理解为一种特殊的目录。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)。下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别:

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,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。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。我们把这种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”。

如果遇到不认识的字,不知道它的发音,这时候,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”。

通过以上例子,我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。进一步引申一下,我们可以很容易的理解: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。

二、区别及优缺点
区别:

聚集索引一个表只能有一个,而非聚集索引一个表可以存在多个
聚集索引存储记录是物理上连续存在,而非聚集索引是逻辑上的连续,物理存储并不连续
聚集索引:物理存储按照索引排序;聚集索引是一种索引组织形式,索引的键值逻辑顺序决定了表数据行的物理存储顺序。
非聚集索引:物理存储不按照索引排序;非聚集索引则就是普通索引了,仅仅只是对数据列创建相应的索引,不影响整个表的物理存储顺序。
索引是通过二叉树的数据结构来描述的,我们可以这么理解聚簇索引:索引的叶节点就是数据节点。而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点,只不过有一个指针指向对应的数据块。
优势与缺点:

聚集索引插入数据时速度要慢(时间花费在“物理存储的排序”上,也就是首先要找到位置然后插入),查询数据比非聚集数据的速度快。

三、需要搞清楚的几个问题
第一:聚集索引的约束是唯一性,是否要求字段也是唯一的呢?

分析:如果认为是的朋友,可能是受系统默认设置的影响,一般我们指定一个表的主键,如果这个表之前没有聚集索引,同时建立主键时候没有强制指定使用非聚集索引,SQL会默认在此字段上创建一个聚集索引,而主键都是唯一的,所以理所当然的认为创建聚集索引的字段也需要唯一。
  
结论:聚集索引可以创建在任何一列你想创建的字段上,这是从理论上讲,实际情况并不能随便指定,否则在性能上会是恶梦。

第二:为什么聚集索引可以创建在任何一列上,如果此表没有主键约束,即有可能存在重复行数据呢?
  
粗一看,这还真是和聚集索引的约束相背,但实际情况真可以创建聚集索引。

分析其原因是:如果未使用 UNIQUE 属性创建聚集索引,数据库引擎将向表自动添加一个四字节 uniqueifier 列。必要时,数据库引擎 将向行自动添加一个 uniqueifier 值,使每个键唯一。此列和列值供内部使用,用户不能查看或访问。

第三:是不是聚集索引就一定要比非聚集索引性能优呢?
  
如果想查询学分在60-90之间的学生的学分以及姓名,在学分上创建聚集索引是否是最优的呢?

答:否。既然只输出两列,我们可以在学分以及学生姓名上创建联合非聚集索引,此时的索引就形成了覆盖索引,即索引所存储的内容就是最终输出的数据,这种索引在比以学分为聚集索引做查询性能更好。

第四:在数据库中通过什么描述聚集索引与非聚集索引的?
  
索引是通过二叉树的形式进行描述的,我们可以这样区分聚集与非聚集索引的区别:聚集索引的叶节点就是最终的数据节点,而非聚集索引的叶节仍然是索引节点,但它有一个指向最终数据的指针。

第五:在主键是创建聚集索引的表在数据插入上为什么比主键上创建非聚集索引表速度要慢?

有了上面第四点的认识,我们分析这个问题就有把握了,在有主键的表中插入数据行,由于有主键唯一性的约束,所以需要保证插入的数据没有重复。我们来比较下主键为聚集索引和非聚集索引的查找情况:聚集索引由于索引叶节点就是数据页,所以如果想检查主键的唯一性,需要遍历所有数据节点才行,但非聚集索引不同,由于非聚集索引上已经包含了主键值,所以查找主键唯一性,只需要遍历所有的索引页就行(索引的存储空间比实际数据要少),这比遍历所有数据行减少了不少IO消耗。这就是为什么主键上创建非聚集索引比主键上创建聚集索引在插入数据时要快的真正原因。
 

<think>好的,用户想了解聚集索引非聚集索引区别。我需要先回忆一下数据库索引的基础知识,确保自己理解正确。首先,聚集索引应该表的物理存储顺序有关,而非聚集索引则是独立的结构。 接下来,我应该整理两者的定义。聚集索引决定了数据在磁盘上的排列方式,所以每个表只能有一个。而非聚集索引是单独的,可以有多个。需要确认这个点是否正确,比如SQL Server确实是这样,但其他数据库比如MySQL的InnoDB中,聚集索引是主键,如果没有主键则会选其他唯一索引,所以可能有所不同,但用户可能指的是通用情况,还是以常见数据库为例。 然后要比较存储结构。聚集索引的叶子节点直接存数据行,而非聚集索引的叶子节点存的是指向数据的指针或者聚集键。这里可能需要解释清楚指针聚集键的区别,比如如果表有聚集索引非聚集索引会使用聚集键作为指针,否则可能使用行ID。 性能方面,聚集索引在范围查询时效率高,因为数据物理连续,而非聚集索引可能需要回表,导致随机IO。但点查询的话,两者都可能很快,不过聚集索引直接找到数据,而非聚集索引需要二次查找。 维护成本方面,聚集索引的插入更新可能更耗时,因为要调整数据的位置,而非聚集索引只需要更新索引结构,不影响数据存储顺序。但如果有多个非聚集索引,更新数据时也需要维护这些索引,所以维护成本可能更高。 还需要提到每个表只能有一个聚集索引,而非聚集索引可以有多个。这也是重要的区别。 可能用户是数据库初学者,或者正在设计表结构,需要优化查询性能。他们可能想了解如何选择索引类型,或者为什么查询速度不同。所以例子会有帮助,比如用订单表,聚集索引在订单日期,这样按日期范围查询快;非聚集索引在客户ID,查询特定客户时需要回表查找。 需要确保语言简洁,结构清晰,分点说明。同时要避免专业术语过多,用容易理解的中文解释。可能还需要提醒使用场景,比如聚集索引适合经常需要范围查询的列,非聚集索引适合常用于查询条件的列,但更新频繁的表可能会有更多索引维护开销。 最后检查是否有错误,比如是否每个表真的只能有一个聚集索引,不同数据库是否有差异,但为了通用性,还是按常见情况说明。确保LaTeX格式正确,比如索引结构用行内公式表示,比如B+树结构。</think>聚集索引非聚集索引是数据库索引的两种核心类型,主要区别体现在存储结构、数据组织方式查询效率上。以下是逐步对比分析: --- ### 一、定义对比 1. **聚集索引(Clustered Index)** $$ \text{索引键值的顺序 = 数据行的物理存储顺序} $$ 每个表**只能有一个**聚集索引,因为它直接决定了数据的物理排列。 2. **非聚集索引(Non-Clustered Index)** $$ \text{索引键值的顺序 ≠ 数据行的物理存储顺序} $$ 索引数据分离存储,一个表可创建**多个非聚集索引**。 --- ### 二、存储结构差异 | 特性 | 聚集索引 | 非聚集索引 | |---------------------|-----------------------------------|-----------------------------------| | **叶子节点内容** | 直接存储数据行 | 存储指向数据行的指针(或聚集索引键) | | **额外存储空间** | 不需要额外空间(索引即数据) | 需要独立存储空间(索引与数据分离) | | **逻辑示意图** | ![聚集索引结构] | ![非聚集索引结构] | --- ### 三、查询性能对比 1. **范围查询(如`WHERE date BETWEEN ...`)** - 聚集索引:数据物理连续,顺序读取快($O(\log n) + \text{顺序扫描}$)。 - 非聚集索引:需多次跳转,可能触发随机I/O($O(\log n) + \text{随机读取}$)。 2. **点查询(如`WHERE id = 5`)** - 两者效率接近(均通过B+树快速定位,$O(\log n)$),但非聚集索引需额外回表查数据。 --- ### 四、维护成本对比 1. **插入/更新数据** - 聚集索引:可能触发数据页分裂,影响性能。 - 非聚集索引:仅需更新索引结构,不影响数据物理顺序。 2. **删除数据** - 聚集索引:删除后可能导致页合并。 - 非聚集索引:只需标记索引条目为无效。 --- ### 五、适用场景 | 场景 | 推荐索引类型 | 原因 | |---------------------|-----------------------|------------------------------------| | 主键或频繁范围查询列 | 聚集索引 | 利用物理连续性加速范围查询 | | 高频筛选的非主键列 | 非聚集索引 | 快速定位数据,避免全表扫描 | | 频繁更新的列 | 谨慎创建非聚集索引 | 多个索引会增加写操作开销 | --- ### 六、示例说明 假设有一个订单表`Orders`: ```sql CREATE TABLE Orders ( OrderID INT PRIMARY KEY, -- 聚集索引(默认主键) CustomerID INT, OrderDate DATE, TotalAmount DECIMAL ); ``` - **场景1**:按`OrderDate`范围查询 ```sql SELECT * FROM Orders WHERE OrderDate BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'; ``` 若在`OrderDate`上建聚集索引,数据按日期物理排序,查询更快。 - **场景2**:按`CustomerID`查找 ```sql SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID = 1001; ``` 在`CustomerID`上建非聚集索引,通过索引快速定位,再回表获取完整数据。 --- ### 七、总结 | 维度 | 聚集索引 | 非聚集索引 | |-------------|----------------------------------|----------------------------------| | **物理存储** | 数据按索引排序存储 | 独立存储,数据无序 | | **数量限制** | 每表仅1个 | 每表可多个 | | **查询效率** | 范围查询快,避免回表 | 点查询快,但需回表 | | **适用列** | 主键、高频范围查询列 | 高频筛选的非主键列 |
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