（一）深入淺出理解索引結(jié)構(gòu)
實(shí)際上，您可以把索引理解為一種特殊的目錄。
SQL SERVER提供了兩種索引：聚集索引（clustered index，也稱聚類索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也稱非聚類索引、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(shí)，我們的漢語字典的正文本身就是一個(gè)聚集索引。比如，我們要查“安”字，就會(huì)很自然地翻開字典的前幾頁，因?yàn)?#8220;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(jié)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(gè)字，那么就說明您的字典中沒有這個(gè)字；同樣的，如果查“張”字，那您也會(huì)將您的字典翻到最后部分，因?yàn)?#8220;張”的拼音是“zhang”。也就是說，字典的正文部分本身就是一個(gè)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(rèn)識(shí)某個(gè)字，您可以快速地從自典中查到這個(gè)字。但您也可能會(huì)遇到您不認(rèn)識(shí)的字，不知道它的發(fā)音，這時(shí)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(gè)字后的頁碼直接翻到某頁來找到您要找的字。但您結(jié)合“部首目錄”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(shí)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，但它需要兩個(gè)過程，先找到目錄中的結(jié)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(jìn)一步引申一下，我們可以很容易的理解：每個(gè)表只能有一個(gè)聚集索引，因?yàn)槟夸浿荒馨凑找环N方法進(jìn)行排序。
（二）何時(shí)使用聚集索引或非聚集索引
下面的表總結(jié)了何時(shí)使用聚集索引或非聚集索引（很重要）。
動(dòng)作描述 | 使用聚集索引 | 使用非聚集索引 |
外鍵列 | 應(yīng) | 應(yīng) |
主鍵列 | 應(yīng) | 應(yīng) |
列經(jīng)常被分組排序(order by) | 應(yīng) | 應(yīng) |
返回某范圍內(nèi)的數(shù)據(jù) | 應(yīng) | 不應(yīng) |
小數(shù)目的不同值 | 應(yīng) | 不應(yīng) |
大數(shù)目的不同值 | 不應(yīng) | 應(yīng) |
頻繁更新的列 | 不應(yīng) | 應(yīng) |
頻繁修改索引列 | 不應(yīng) | 應(yīng) |
一個(gè)或極少不同值 | 不應(yīng) | 不應(yīng) |
事實(shí)上，我們可以通過前面聚集索引和非聚集索引的定義的例子來理解上表。如：返回某范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)一項(xiàng)。比如您的某個(gè)表有一個(gè)時(shí)間列，恰好您把聚合索引建立在了該列，這時(shí)您查詢2004年1月1日至2004年10月1日之間的全部數(shù)據(jù)時(shí)，這個(gè)速度就將是很快的，因?yàn)槟倪@本字典正文是按日期進(jìn)行排序的，聚類索引只需要找到要檢索的所有數(shù)據(jù)中的開頭和結(jié)尾數(shù)據(jù)即可；而不像非聚集索引，必須先查到目錄中查到每一項(xiàng)數(shù)據(jù)對應(yīng)的頁碼，然后再根據(jù)頁碼查到具體內(nèi)容。
聚集索引和非聚集索引深入淺出，希望能幫助您更好的理解兩種索引的區(qū)別，下一篇博客我們談下有關(guān)索引的基本語法結(jié)構(gòu)及維護(hù)。