上篇文章粗略的总结了些SQL聚集索引与非聚集索引的区别，但看起来好像不太清晰，这篇我通过索引原理来再一次分析下。

索引是为检索而存在的，就是说索引并不是一个表必须的。表索引由多个页面组成，这些页面一起组成了一个树形结构，即我们通常说的B树，首先来看下表索引的组成部分：

根极节点，root，它指向另外两个页，把一个表的记录从逻辑上分成非叶级节点Non-Leaf Level(枝)，它指向了更加小的叶级节点Leaf Level(叶)。 根节点、非叶级节点和叶级节点都位于索引页中，统称为索引叶节点，属于索引页的范筹。这些"枝"、"叶"最终指向数据页Page。根级节点和叶级节点之间的叶又叫数据中间页。根节点对应了sysindexes表的Root字段，记载了非叶级节点的物理位置（即指针）；非叶级节点位于根节点和叶节点之间，记载了指向叶级节点的指针；而叶级节点则最终指向数据页，这就是最后的B树。

数据库是怎样访问表数据的：

第一：没有创建任何索引的表。

这种表我们称为堆表，因为所有的数据页都是无序的，杂乱无章的，在查询数据时，需要一条一条记录查询，有时第一条记录就能找到，最坏的情况是在最后一条记录中查找到,但是千万不要认为SQL此时查找到数据后会当成结果立即返回，SQL即使查找到了记录，也会将所有数据遍历一次，这能从最终的执行计划中得知，就是平时说的表扫描，对于没有索引的表也能查询，就是效率会特别低，如果数据量稍大的话。

问题：SQL是如何得知表没有索引呢？

SQL在接到查询请求的时候，会分析sysindexes表中索引标志符(INDID: Index ID)的字段的值，如果该值为0，表示这是一张数据表而不是索引表，SQL就会使用sysindexes表的另一个字段FirstIAM值中找到该表的IAM 页链也就是所有数据页集合。至于什么是IAM,大家可以网上搜索下。

第二：访问创建有非聚集索引的表。

非聚集索引可以建多个,形成B树结构，叶级节点不包含数据页，只包含索引行。如果表中只有非聚集索引，则每个索引行包含了非聚集索引键值以及行定位符（ROW ID,RID），他们指向具有该键值的数据行。RID由文件ID、页编号和在页中行的编号组成。当 INDID的值在2-250之间时，说明表中存在非聚集索引页。SQL调用ROOT字段的值指向非聚集索引B树的ROOT，查找与被查询最相近的值，根据这个值找到在非叶级节点中的页号，在叶级节点相应的页面中找到该值的RID，最后根据这个RID在Heap中定位所在的页和行并返回到查询端。

上篇文章的cityid上建立了非聚集索引，执行Select * From student Where cityid='0101'时，查询过程是：

1. 在sysindexes表查询INDID值为2，说明有非聚集索引；
2. 从根出发，在非叶级节点中定位最接近0101的值(枝节点)，查到其位于叶级页面的第n页；
3. 在叶级页面的第n页下搜寻0101的RID，其RID显示为N∶i∶j，表示cityid字段中名为0101的记录位于堆的第i页的第j行，N代表文件的ID值。
4. 在堆的第 i页第j行将该记录返回给客户端。

第三：访问创建有聚集索引的表。

聚集索引中，数据所在的数据页是叶级，索引数据所在的索引页是非叶级。原理和上述非聚集索引的查询差不多，由于记录是按聚集索引键值进行排序，即聚集索引的索引键值也就是具体的数据页。这种情况比起非聚集索引要简单很多,因为比非聚集索引少了一层节点查询。

上篇文章的username字段上建立了聚集索引，此时执行Select* From student Where username='1'时，查询过程是：

1. 在sysindexes表查询INDID值为1，说明表中建立了聚集索；
2. 从根出发，在非叶级节点中定位最接近1的值(枝节点)，再查到其位于叶级页面的第n页；
3. 在叶级页面第n页下搜寻值为1的条目，而这一条目就是数据记录本身；
4. 将该记录返回客户端。

下图可做参考：

第四：怎样访问既有聚集索引、又有非聚集索引的数据表：

username字段上建立了聚集索引，cityid上建立了非聚集索引，当执行Select * From student Where cityid='0101'时，查询过程是：

1. 在sysindexes表查询INDID值为2,说明有非聚集索引；
2. 从根出发，在cityid的非聚集索引的非叶级节点中定位最接近0101的条目；
3. 从上面条目下的叶级页面中查到0101的逻辑位置，是聚集索引的指针；
4. 根据指针所指示位置，进入位于username的聚集索引中的叶级页面中找到0101数据记录；
5. 将该记录返回客户端。

通过上面数据库访问索引的原理，我们就很容易解释聚集索引与非聚集索引的区别了，原理都一样，关键看什么场合应用什么索引了,下一篇我来总结一些不同场合最适合采用什么样的索引，不对之外多多指点。

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二、索引优化技术

是不是有索引就一定检索的快呢？答案是否。有些时候用索引还不如不用索引快。比如说我们要检索上述表中的所有记录，如果不用索引，需要访问8000条×1000 字节/8K字节=1000个页面，如果使用索引的话，首先检索索引，访问8000条×10字节/8K字节=10个页面得到索引检索结果，再根据索引检索结果去对应数据页面，由于是检索所有数据，所以需要再访问8000条×1000字节/8K字节=1000个页面将全部数据读取出来，一共访问了1010个页面，这显然不如不用索引快。

三、聚簇索引与非聚簇索引的本质区别

现在可以讨论聚簇索引与非聚簇索引的本质区别了。正如本文最前面的两个图所示，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。

还是通过一道数学题来看看它们的区别吧：假设有一8000条记录的表，表中每条记录在磁盘上占用1000字节，如果在一个10字节长的字段上建立非聚簇索引主键，需要二叉树节点16000个（这16000个节点中有8000个叶节点，每个页节点都指向一个数据记录），这样数据将占用8000条×1000字节 /8K字节=1000个页面；索引将占用16000个节点×10字节/8K字节=20个页面，共计1020个页面。

同样一张表，如果我们在对应字段上建立聚簇索引主键，由于聚簇索引的页节点就是数据节点，所以索引节点仅有8000个，占用10个页面，数据仍然占有1000个页面。

下面我们看看在执行插入操作时，非聚簇索引的主键为什么比聚簇索引主键要快。主键约束要求主键不能出现重复，那么SQL Server是怎么知道不出现重复的呢？唯一的方法就是检索。对于非聚簇索引，只需要检索20个页面中的16000个节点就知道是否有重复，因为所有主键键值在这16000个索引节点中都包含了。但对于聚簇索引，索引节点仅仅包含了8000个中间节点，至于会不会出现重复必须检索另外8000个页数据节点才知道，那么相当于检索10+1000=1010个页面才知道是否有重复。所以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。

让我们再来看看数据检索的效率，如果对上述两表进行检索，在使用索引的情况下（有些时候SQL Server执行计划会选择不使用索引，不过我们这里姑且假设一定使用索引），对于聚簇索引检索，我们可能会访问10个索引页面外加1000个数据页面得到结果（实际情况要比这个好），而对于非聚簇索引，系统会从20个页面中找到符合条件的节点，再映射到1000个数据页面上（这也是最糟糕的情况），比较一下，一个访问了1010个页面而另一个访问了1020个页面，可见检索效率差异并不是很大。所以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。

结语

关于聚簇索引与非聚簇索引效率问题的实验就不做了，感兴趣的话可以自己使用查询分析器对查询计划进行分析。SQL Server是一个很复杂的系统，尤其是索引以及查询优化技术，Oracle就更复杂了。了解索引以及查询背后的事情不是什么坏事，它可以帮助我们更为深刻的了解我们的系统。

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非聚簇对于更新肯定是有优势的
而它在检索的性能损失也不会太大

所以能不用聚簇当然是最好的了
但是如果使用\order by的话　
聚簇的优势也应该是很明显的

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?? 索引有两种类型：聚簇索引和非聚簇索引。

在聚簇索引中，索引树的叶级页包含实际的数据：记录的索引顺序与物理顺序相同。
在非聚簇索引中，叶级页指向表中的记录：记录的物理顺序与逻辑顺序没有必然的联系。

聚簇索引非常象目录表，目录表的顺序与实际的页码顺序是一致的。非聚簇索引则更象书的标准索引表，索引表中的顺序通常与实际的页码顺序是不一致的。一本书也许有多个索引。例如，它也许同时有主题索引和作者索引。同样，一个表可以有多个非聚簇索引。

通常情况下，你使用的是聚簇索引，但是你应该对两种类型索引的优缺点都有所理解。

每个表只能有一个聚簇索引，因为一个表中的记录只能以一种物理顺序存放。通常你要对一个表按照标识字段建立聚簇索引。但是，你也可以对其它类型的字段建立聚簇索引，如字符型，数值型和日期时间型字段。
从建立了聚簇索引的表中取出数据要比建立了非聚簇索引的表快。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。例如，假设你用一个表来记录访问者在你网点上的活动。如果你想取出在一定时间段内的登录信息，你应该对这个表的DATETIME型字段建立聚簇索引。
对聚簇索引的主要限制是每个表只能建立一个聚簇索引。但是，一个表可以有不止一个非聚簇索引。实际上，对每个表你最多可以建立249个非聚簇索引。你也可以对一个表同时建立聚簇索引和非聚簇索引。
假如你不仅想根据日期，而且想根据用户名从你的网点活动日志中取数据。在这种情况下，同时建立一个聚簇索引和非聚簇索引是有效的。你可以对日期时间字段建立聚簇索引，对用户名字段建立非聚簇索引。如果你发现你需要更多的索引方式，你可以增加更多的非聚簇索引。
非聚簇索引需要大量的硬盘空间和内存。另外，虽然非聚簇索引可以提高从表中取数据的速度，它也会降低向表中插入和更新数据的速度。每当你改变了一个建立了非聚簇索引的表中的数据时，必须同时更新索引。因此你对一个表建立非聚簇索引时要慎重考虑。如果你预计一个表需要频繁地更新数据，那么不要对它建立太多非聚簇索引。另外，如果硬盘和内存空间有限，也应该限制使用非聚簇索引的数量。

索引属性

这两种类型的索引都有两个重要属性：
你可以用两者中任一种类型同时对多个字段建立索引（复合索引）；
两种类型的索引都可以指定为唯一索引。
你可以对多个字段建立一个复合索引，甚至是复合的聚簇索引。假如有一个表记录了你的网点访问者的姓和名字。如果你希望根据完整姓名从表中取数据，你需要建立一个同时对姓字段和名字字段进行的索引。这和分别对两个字段建立单独的索引是不同的。当你希望同时对不止一个字段进行查询时，你应该建立一个对多个字段的索引。如果你希望对各个字段进行分别查询，你应该对各字段建立独立的索引。
两种类型的索引都可以被指定为唯一索引。如果对一个字段建立了唯一索引，你将不能向这个字段输入重复的值。一个标识字段会自动成为唯一值字段，但你也可以对其它类型的字段建立唯一索引。假设你用一个表来保存你的网点的用户密码，你当然不希望两个用户有相同的密码。通过强制一个字段成为唯一值字段，你可以防止这种情况的发生。?

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