SQL中、聚集索引和非聚集索引有何区别?
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。
聚集索引:表中存储的数据按照索引的顺序存储,检索效率比普通索引高,但对数据新增/修改/删除的影响比较大
非聚集索引:不影响表中的数据存储顺序,检索效率比聚集索引低,对数据新增/修改/删除的影响很少 主要是存储的顺序的调整不同。这样对一些操作的影响不同。 有利就有弊，两个之间属于对立和弥补的关系。主要看你需要怎样的应用了。
聚集索引将数据行的键值在表内排序并存储对应的数据记录，使得数据表物理顺序与索引顺序一致一个表只能有一个聚集索引非聚集索引是完全独立与数据行的结构，表中的数据行不按非聚集键的次序存储，存储数据过程中不会影响数据表中记录的实际存储顺序每个表可以创建249个非聚集索引
1 对于经常更新的列不宜建立聚集索引
2 具有高百分比的唯一值和不经常被修改的属性上创建聚集索引 例如：主键3 若在一个表中既要创建聚集索引，又要创建非聚集索引，应先创建聚集索引，然后创建非聚集索引
SQL Server创建索引
什么是索引
拿汉语字典的目录页（索引）打比方：正如汉语字典中的汉字按页存放一样，SQL Server中的数据记录也是按页存放的，每页容量一般为4K 。为了加快查找的速度，汉语字（词）典一般都有按拼音、笔画、偏旁部首等排序的目录（索引），我们可以选择按拼音或笔画查找方式，快速查找到需要的字（词）。
同理，SQL Server允许用户在表中创建索引，指定按某列预先排序，从而大大提高查询速度。
? SQL Server中的数据也是按页（ 4KB ）存放
? 索引：是SQL Server编排数据的内部方法。它为SQL Server提供一种方法来编排查询数据 。
? 索引页：数据库中存储索引的数据页；索引页类似于汉语字（词）典中按拼音或笔画排序的目录页。
? 索引的作用：通过使用索引，可以大大提高数据库的检索速度，改善数据库性能。
索引类型
? 唯一索引：唯一索引不允许两行具有相同的索引值
? 主键索引：为表定义一个主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特殊类型。主键索引要求主键中的每个值是唯一的，并且不能为空
? 聚集索引(Clustered)：表中各行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同，每个表只能有一个
? 非聚集索引(Non-clustered)：非聚集索引指定表的逻辑顺序。数据存储在一个位置，索引存储在另一个位置，索引中包含指向数据存储位置的指针。可以有多个，小于249个
索引类型：再次用汉语字典打比方，希望大家能够明白聚集索引和非聚集索引这两个概念。
唯一索引：
唯一索引不允许两行具有相同的索引值。
如果现有数据中存在重复的键值，则大多数数据库都不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。当新数据将使表中的键值重复时，数据库也拒绝接受此数据。例如，如果在stuInfo表中的学员员身份证号(stuID) 列上创建了唯一索引，则所有学员的身份证号不能重复。
提示：创建了唯一约束，将自动创建唯一索引。尽管唯一索引有助于找到信息，但为了获得最佳性能，建议使用主键约束或唯一约束。
主键索引：
在数据库关系图中为表定义一个主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特殊类型。主键索引要求主键中的每个值是唯一的。当在查询中使用主键索引时，它还允许快速访问数据。
聚集索引（clustered index）
在聚集索引中，表中各行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。表只能包含一个聚集索引。例如：汉语字（词）典默认按拼音排序编排字典中的每页页码。拼音字母a，b，c，d……x，y，z就是索引的逻辑顺序，而页码1，2，3……就是物理顺序。默认按拼音排序的字典，其索引顺序和逻辑顺序是一致的。即拼音顺序较后的字（词）对应的页码也较大。如拼音“ha”对应的字(词)页码就比拼音“ba” 对应的字(词)页码靠后。
非聚集索引(Non-clustered)
如果不是聚集索引，表中各行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。聚集索引比非聚集索引（nonclustered index）有更快的数据访问速度。例如，按笔画排序的索引就是非聚集索引，“1”画的字（词）对应的页码可能比“3”画的字（词）对应的页码大（靠后）。
提示：SQL Server中，一个表只能创建1个聚集索引，多个非聚集索引。设置某列为主键，该列就默认为聚集索引
如何创建索引
使用T-SQL语句创建索引的语法：
CREATE [UNIQUE] [CLUSTERED|NONCLUSTERED]
INDEX index_name
ON table_name (column_name…)
[WITH FILLFACTOR=x]
q UNIQUE表示唯一索引，可选
q CLUSTERED、NONCLUSTERED表示聚集索引还是非聚集索引，可选
q FILLFACTOR表示填充因子，指定一个0到100之间的值，该值指示索引页填满的空间所占的百分比
在stuMarks表的writtenExam列创建索引：
USE stuDB
GO
IF EXISTS (SELECT name FROM sysindexes
WHERE name = 'IX_writtenExam')
DROP INDEX stuMarks.IX_writtenExam
/*--笔试列创建非聚集索引：填充因子为30％--*/
CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_writtenExam
ON stuMarks(writtenExam)
WITH FILLFACTOR= 30
GO
/*-----指定按索引 IX_writtenExam 查询----*/
SELECT * FROM stuMarks (INDEX=IX_writtenExam)
WHERE writtenExam BETWEEN 60 AND 90
虽然我们可以指定SQL Server按哪个索引进行数据查询，但一般不需要我们人工指定。SQL Server将会根据我们创建的索引，自动优化查询 。
索引的优缺点
? 优点
– 加快访问速度
– 加强行的唯一性
? 缺点
– 带索引的表在数据库中需要更多的存储空间
– 操纵数据的命令需要更长的处理时间，因为它们需要对索引进行更新
创建索引的指导原则
? 请按照下列标准选择建立索引的列。
– 该列用于频繁搜索
– 该列用于对数据进行排序
? 请不要使用下面的列创建索引：
– 列中仅包含几个不同的值。
– 表中仅包含几行。为小型表创建索引可能不太划算，因为SQL Server在索引中搜索数据所花的时间比在表中逐行搜索所花的时间更长
一、深入浅出理解索引结构
实际上，您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，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。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，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。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、何时使用聚集索引或非聚集索引
下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）：
动作描述 使用聚集索引 使用非聚集索引
列经常被分组排序 应 应
返回某范围内的数据 应 不应
一个或极少不同值 不应 不应
小数目的不同值 应 不应
大数目的不同值 不应 应
频繁更新的列 不应 应
外键列 应 应
主键列 应 应
频繁修改索引列 不应 应
事实上，我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如：返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容。
三、结合实际，谈索引使用的误区
理论的目的是应用。虽然我们刚才列出了何时应使用聚集索引或非聚集索引，但在实践中以上规则却很容易被忽视或不能根据实际情况进行综合分析。下面我们将根据在实践中遇到的实际问题来谈一下索引使用的误区，以便于大家掌握索引建立的方法。
1、主键就是聚集索引
这种想法笔者认为是极端错误的，是对聚集索引的一种浪费。虽然SQL SERVER默认是在主键上建立聚集索引的。
通常，我们会在每个表中都建立一个ID列，以区分每条数据，并且这个ID列是自动增大的，步长一般为1。我们的这个办公自动化的实例中的列Gid就是如此。此时，如果我们将这个列设为主键，SQL SERVER会将此列默认为聚集索引。这样做有好处，就是可以让您的数据在数据库中按照ID进行物理排序，但笔者认为这样做意义不大。
显而易见，聚集索引的优势是很明显的，而每个表中只能有一个聚集索引的规则，这使得聚集索引变得更加珍贵。
从我们前面谈到的聚集索引的定义我们可以看出，使用聚集索引的最大好处就是能够根据查询要求，迅速缩小查询范围，避免全表扫描。在实际应用中，因为ID号是自动生成的，我们并不知道每条记录的ID号，所以我们很难在实践中用ID号来进行查询。这就使让ID号这个主键作为聚集索引成为一种资源浪费。其次，让每个ID号都不同的字段作为聚集索引也不符合“大数目的不同值情况下不应建立聚合索引”规则；当然，这种情况只是针对用户经常修改记录内容，特别是索引项的时候会负作用，但对于查询速度并没有影响。
在办公自动化系统中，无论是系统首页显示的需要用户签收的文件、会议还是用户进行文件查询等任何情况下进行数据查询都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。
通常，办公自动化的首页会显示每个用户尚未签收的文件或会议。虽然我们的where语句可以仅仅限制当前用户尚未签收的情况，但如果您的系统已建立了很长时间，并且数据量很大，那么，每次每个用户打开首页的时候都进行一次全表扫描，这样做意义是不大的，绝大多数的用户1个月前的文件都已经浏览过了，这样做只能徒增数据库的开销而已。事实上，我们完全可以让用户打开系统首页时，数据库仅仅查询这个用户近3个月来未阅览的文件，通过“日期”这个字段来限制表扫描，提高查询速度。如果您的办公自动化系统已经建立的2年，那么您的首页显示速度理论上将是原来速度8倍，甚至更快。
在这里之所以提到“理论上”三字，是因为如果您的聚集索引还是盲目地建在ID这个主键上时，您的查询速度是没有这么高的，即使您在“日期”这个字段上建立的索引（非聚合索引）。下面我们就来看一下在1000万条数据量的情况下各种查询的速度表现（3个月内的数据为25万条）：
（1）仅在主键上建立聚集索引，并且不划分时间段：
Select gid,fariqi,neibuyonghu,title from tgongwen
用时：128470毫秒（即：128秒）
（2）在主键上建立聚集索引，在fariq上建立非聚集索引：
select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())
用时：53763毫秒（54秒）
（3）将聚合索引建立在日期列（fariqi）上：
select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())
用时：2423毫秒（2秒）
虽然每条语句提取出来的都是25万条数据，各种情况的差异却是巨大的，特别是将聚集索引建立在日期列时的差异。事实上，如果您的数据库真的有1000万容量的话，把主键建立在ID列上，就像以上的第1、2种情况，在网页上的表现就是超时，根本就无法显示。这也是我摒弃ID列作为聚集索引的一个最重要的因素。得出以上速度的方法是：在各个select语句前加：
declare @d datetime
set @d=getdate()
并在select语句后加：
select [语句执行花费时间(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())
2、只要建立索引就能显著提高查询速度
事实上，我们可以发现上面的例子中，第2、3条语句完全相同，且建立索引的字段也相同；不同的仅是前者在fariqi字段上建立的是非聚合索引，后者在此字段上建立的是聚合索引，但查询速度却有着天壤之别。所以，并非是在任何字段上简单地建立索引就能提高查询速度。
从建表的语句中，我们可以看到这个有着1000万数据的表中fariqi字段有5003个不同记录。在此字段上建立聚合索引是再合适不过了。在现实中，我们每天都会发几个文件，这几个文件的发文日期就相同，这完全符合建立聚集索引要求的：“既不能绝大多数都相同，又不能只有极少数相同”的规则。由此看来，我们建立“适当”的聚合索引对于我们提高查询速度是非常重要的。
3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度
上面已经谈到：在进行数据查询时都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。既然这两个字段都是如此的重要，我们可以把他们合并起来，建立一个复合索引（compound index）。
很多人认为只要把任何字段加进聚集索引，就能提高查询速度，也有人感到迷惑：如果把复合的聚集索引字段分开查询，那么查询速度会减慢吗？带着这个问题，我们来看一下以下的查询速度（结果集都是25万条数据）：（日期列fariqi首先排在复合聚集索引的起始列，用户名neibuyonghu排在后列）：
（1）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>''2004-5-5''
查询速度：2513毫秒
（2）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
where fariqi>''2004-5-5'' and neibuyonghu=''办公室''
查询速度：2516毫秒
（3）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where neibuyonghu=''办公室''
查询速度：60280毫秒
从以上试验中，我们可以看到如果仅用聚集索引的起始列作为查询条件和同时用到复合聚集索引的全部列的查询速度是几乎一样的，甚至比用上全部的复合索引列还要略快（在查询结果集数目一样的情况下）；而如果仅用复合聚集索引的非起始列作为查询条件的话，这个索引是不起任何作用的。当然，语句1、2的查询速度一样是因为查询的条目数一样，如果复合索引的所有列都用上，而且查询结果少的话，这样就会形成“索引覆盖”，因而性能可以达到最优。同时，请记住：无论您是否经常使用聚合索引的其他列，但其前导列一定要是使用最频繁的列。
四、其他书上没有的索引使用经验总结
1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快
下面是实例语句：（都是提取25万条数据）
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=''2004-9-16''
使用时间：3326毫秒
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid<=250000
使用时间：4470毫秒
这里，用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快了近1/4。
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
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by fariqi
用时：12936
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by gid
用时：18843
这里，用聚合索引比用一般的主键作order by时，速度快了3/10。事实上，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：
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>''2004-1-1''
用时：6343毫秒（提取100万条）
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>''2004-6-6''
用时：3170毫秒（提取50万条）
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=''2004-9-16''
用时：3326毫秒（和上句的结果一模一样。如果采集的数量一样，那么用大于号和等于号是一样的）
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen
where fariqi>''2004-1-1'' and fariqi<''2004-6-6''
用时：3280毫秒
4、日期列不会因为有分秒的输入而减慢查询速度
下面的例子中，共有100万条数据，2004年1月1日以后的数据有50万条，但只有两个不同的日期，日期精确到日；之前有数据50万条，有5000个不同的日期，日期精确到秒。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen
where fariqi>''2004-1-1'' order by fariqi
用时：6390毫秒
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen
where fariqi<''2004-1-1'' order by fariqi
用时：6453毫秒
五、其他注意事项
“水可载舟，亦可覆舟”，索引也一样。索引有助于提高检索性能，但过多或不当的索引也会导致系统低效。因为用户在表中每加进一个索引，数据库就要做更多的工作。过多的索引甚至会导致索引碎片。
所以说，我们要建立一个“适当”的索引体系，特别是对聚合索引的创建，更应精益求精，以使您的数据库能得到高性能的发挥。
当然，在实践中，作为一个尽职的数据库管理员，您还要多测试一些方案，找出哪种方案效率最高、最为有效。
SQL SERVER 性能优化(强制使用索引查询)
实地测试了一下，发现完全是扯淡（至少对于sql2005），微软的数据库引擎要是这脑残，早该倒闭了，sql的速度90%取决于索引，不是sql语句（用<>,is null,in,or之类不能使用索引，这里我要吐槽一下，mssql里唯一键都认为null和其它值地位一样，只能有一个，is null不能使用索引？），啥视图（表连接顺序），存储过程化（一句话也要写成存储过程）都是浮云，唯一要注意的是多条件注意on、where、having这三个的顺序，on是最先执行，where次之，having最后。内连接的时候，把能过滤掉较多数据的条件写在on后能加快查询速度。非内连接，嘿嘿。。。。。。
再来说说被神化了的存储过程化的实际性能，从sql事务里我们知道，存储过程是一个整体，用面向对象的思想来说，一个类，而类内部成员可以互相访问，所以对于重复的sql语句，可在首次执行该过程后使用该过程的内存中版本，所以大家应该把心思放在优化可读性上，而不是优化啥写法上。而流传最广的减少编译时间，减少网络流量，这个起的效果真是浮云，对于一般就几十行的代码，我实地测试，编译时间才3毫秒，除非你想写n长n长的逻辑......
视图我就直接抄msdn的一段话：视图也称为虚拟表，因为视图所返回的结果集的一般格式与表相同，都是由列和行组成，而且在 SQL 语句中引用视图的方式也与引用表的方式相同。标准视图的结果集不是永久地存储在数据库中。每次查询引用标准视图时，SQL Server 都会在内部将视图的定义替换为该查询，直到修改后的查询仅引用基表。然后，它将照常运行所得到的查询。有关详细信息，请参阅视图解析。
真正有效的优化（个人意见）：
索引——我就不发表意见了，自己去百度谷歌。
成百上千条语句——存储过程化。
查询逻辑复杂——把基于更新较少的表的复杂查询做成索引视图缓存。这原理和触发器差不多，所以就不要建在经常更新的表上了。
单表海量数据——多买点硬盘玩分区视图或者表分区才是王道（其实原理都一样）。
后来谷歌了一下索引，发现一篇有意思的文章
今天观看SQL Server的一个视频讲座，其中有一段很有意思，得记下来
聚集索引，也可以理解为排序索引，就是说表中的数据存储位置，根据索引的排序进行实际存储，因此效率是相当高的。因为聚集索引决定了表中数据行的存 储位置，所以，一个表不可能有两个或以上的聚集索引。因此，如果一个表中已经有一个聚集索引，那么这个表中其他的索引都将是非聚集索引。
那么在SQL Server中他们有关系吗？以前我也认为没有，可是今天看了这个讲座后，才知道不单单是有关系，而且非常之大。举例说明
create clustered idx_name on table(name)
create idx_no on table(no)
表中实际的数据存储方式为
table
no name remark
1 a
3 a
2 b
5 b
4 c xxc1
6 c xxc2
聚集索引数据页
建值地址 健值 数据地址
0001 a XXXX
0002 b XXXX
0003 c XXc1
非聚集索引数据页
健值 聚集建值 聚集地址
1 a 0001
2 b 0002
3 a 0001
4 c 0003
5 b 0002
6 c 0003
select * from table where no =4
(1)先根据非聚集索引进行索引查找，找到聚集健值c
(2)然后根据c值，在聚集索引中查找到数据地址XXc1
(3)然后从xxc1开始比较no = 4的数据行，找后返回
大体应该就是这个样子了，不知道理解是否到位。从上面的分析我们可以看出，对于聚集索引的创见，是一个很关键的问题，如果创建的好，将有助于提高效率，如果创建的不好，反而会降低性能。为什么哪？
比如我们把聚集索引创建在no列上，其实和没有创建聚集索引查不太多，因为no列是一个唯一的顺序列，有多少行no就有多少行索引行，意义不大。所以在创建聚集索引的时候一定不能拍拍屁股就决定下来，要根据具体情况，尤其是表中的数据情况进行分析后再决定。