聚集索引和非聚集索引的区别

       聚集索引和非聚集索引的根本区别是表记录的排列顺序和与索引的排列顺序是否一致, 

聚集索引表记录的排列顺序与索引的排列顺序一致,优点是查询速度快,因为一旦具有第一个索引值的纪录被找到,具有连续索引值的记录也一定物理的紧跟其后。 
聚集索引的缺点是对表进行修改速度较慢,这是为了保持表中的记录的物理顺序与索引的顺序一致,而把记录插入到数据页的相应位置,必须在数据页中进行数据重排,降低了执行速度。 

建议使用聚集索引的场合为: 
  a.此列包含有限数目的不同值; 
  b.查询的结果返回一个区间的值; 
  c.查询的结果返回某值相同的大量结果集。 

  非聚集索引指定了表中记录的逻辑顺序,但记录的物理顺序和索引的顺序不一致,聚集索引和非聚集索引都采用了B+树的结构,但非聚集索引的叶子层并不与实际的数据页相重叠,而采用叶子层包含一个指向表中的记录在数据页中的指针的方式。非聚集索引比聚集索引层次多,添加记录不会引起数据顺序的重组。 

建议使用非聚集索引的场合为: 
  a.此列包含了大量数目不同的值; 
  b.查询的结束返回的是少量的结果集; 
  c.order by 子句中使用了该列。 


--不用索引查询 
Select * FROM IndexTestTable WHIT(INDEX(0)) 
Where Status='B' 

--创建聚集索引 
Create CLUSTERED INDEX icIndexTestTable 
ON IndexTestTable(Status) 
GO 

--使用索引查询 
Select * FROM IndexTestTable WITH(INDEX(icIndexTestTable)) 
Where Status='B' 

建了索引块后 查找的时候首先查找索引块 在查找索引块中的内容 

聚集索引的区别 

  聚集索引:物理存储按照索引排序 

  非聚集索引:物理存储不按照索引排序 

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

 

<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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