SQL Server 聚集索引和非聚集索引的区别分析

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sqlserver下将网站数据库记录的列记录转换成行记录的具体相关方法
复制具体相关代码具体相关代码如下:,create table tb ( Name varchar(10) , Subject varchar(10) , Result int ) insert into tb(Name , Subjec

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

汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，咱们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，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。假如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；同样的，假如如果查“张” 字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。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。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”。
    假如如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的具体相关方法找到您要查的字，而需要去根据“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具体相关方法，比如您查“张”字，咱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。咱们可以通过这种相关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。咱们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序相关方式称为“非聚集索引”。
    通过以上例子，咱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，咱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具体相关方法进行排序。得出查询速度的具体相关方法是：在各个select数据库语句前加：declare @d datetime

set @d=getdate()

并在select数据库语句后加：

select [数据库语句执行花费时间(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())

1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快

2、用聚合索引比用一般的主键作order by时速度快，特别是在小数据量情况下
      事实上，假如如果数据量很小的话，用聚集索引作为排序列要比使用非聚集索引速度快得明显的多；而数据量假如如果很大的话，如10万以上，则二者的速度差别不明显。

3、使用聚合索引内的时间段，搜索时间会按数据占整个数据表的百分比成比例减少，而无论聚合索引使用了多少个

4 、日期列不会因为有分秒的输入而减慢查询速度

从publish 表中取出第 n 条到第 m 条的记录：
SELECT TOP m-n 1 *
FROM publish
WhERE (id NOT IN
　　　　(SELECT TOP n-1 id
　　　　 FROM publish))

id 为publish 表的关键字

只所以把“查询网站seo优化”和“分页算法”这两个联系不是很大的论题放在一起，就是因为二者都需要一个非常重要的东西――聚集索引。

在前面的讨论中咱们已经提到了，聚集索引有两个最大的优势：

1、以最快的速度缩小查询范围。

2、以最快的速度进行字段排序。

第1条多用在查询网站seo优化时，而第2条多用在进行分页时的数据排序。
      而聚集索引在每个表内又只能建立一个，这使得聚集索引显得更加的重要。聚集索引的挑选可以说是实现“查询网站seo优化”和“高效分页”的最关键因素。
      但要既使聚集索引列既符合查询列的需要，又符合排序列的需要，这通常是一个矛盾。

聚集索引是如此的重要和珍贵，所以一定要将聚集索引建立在：

1、您最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段上；

2、您最频繁使用的、需要排序的字段上。