Django中的聚合索引
专业来说可以把索引理解为一种特殊的目录。而微软的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。
Django的元类建索引————索引：而索引的一个主要目的就是加快检索表中数据，索引是经过某种算法优化过的，因而查找次数要少的多。因此，索引是用来定位的。
如下：
Django(元信息)元类建索引
class Book(models.Model) name = models.CharField(max_length=64) class Meta: # 自定义表名 db_table = 'table_name' # 联合索引: 索引的一个主要目的就是加快检索表中数据 index_together = ('tag1', 'tag2') # 联合唯一索引：两个字段全部重复才算重复 unique_together = ('tag3', 'tag4') # 排序字段 ordering = 'ordering_tag' # /admin/中显示的表名称 verbose_name = 'table_name'
而两种索引的作用，套用上面所举的例子形容如下：
聚集索引
这一种索引，该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。
聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。
由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚集索引。
但该索引可以包含多个列（组合索引），就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。
聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后，便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。例如，如果应用程序执行 的一个查询经常检索某一日期范围内的记录，则使用聚集索引可以迅速找到包含开始日期的行，然后检索表中所有相邻的行，直到到达结束日期。这样有助于提高此 类查询的性能。同样，如果对从表中检索的数据进行排序时经常要用到某一列，则可以将该表在该列上聚集（物理排序），避免每次查询该列时都进行排序，从而节 省成本。
当索引值唯一时，使用聚集索引查找特定的行也很有效率。例如，使用唯一雇员 ID 列 emp_id 查找特定雇员的最快速的方法，是在 emp_id 列上创建聚集索引或 PRIMARY KEY 约束。
非聚集索引
这一种索引，该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同。
索引是通过二叉树的数据结构来描述的，我们可以这么理解聚簇索引：索引的叶节点就是数据节点。
而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点，只不过有一个指针指向对应的数据块。