这句话是什么意思：聚集索引物理存储在表中？

6 回答

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  这意味着表中的数据根据 CLUSTERED PRIMARY KEY （或聚类列）的顺序存储在 B-Tree 中 .

  这个名字在我看来有点令人困惑 . Oracle 中的相同概念称为 index-organized table ，我发现它更具描述性 .

  非聚集索引包含索引列的值以及指向它们源自的记录的指针 .

  “聚集索引”是表本身; “非聚集”索引是某些表列的有序副本 .

  如果“创建”聚簇索引，则会重新排列表 . 这就是为什么你不能在一个表上拥有多个“聚集索引”的原因：该表不能以多个顺序排列 .

  如果创建辅助索引，则会创建表的卷影副本，其中包含索引列的值以及指向它们的记录的指针 . 每当表更改时，副本也会更改（引擎会自动处理） .

  非群集表

  id   col1   value
  --   --     --
  1    1      Data 1
  6    1      Data 6
  3    1      Data 3
  7    2      Data 7
  9    2      Data 9
  5    2      Data 5
  

  该表未订购 .

  集群表

  id   col1   value
  --   --     --
  1    1      Data 1
  3    1      Data 3
  5    2      Data 5
  6    1      Data 6
  7    2      Data 7
  9    2      Data 9
  

  该表在 id 订购 .

  具有二级索引的聚簇表

  Table                      Index
  id   col1   value          col1   id
  --   --     --             --     --
  1    1      Data 1         1      1
  3    1      Data 3         1      3
  5    2      Data 5         1      6
  6    1      Data 6         2      5
  7    2      Data 7         2      7
  9    2      Data 9         2      9
  

  该表是 id 的订货人，索引在 (col1, id) 上订购

  回复于 2024-05-04T21:55:41+08:00
• -3

  对于非聚簇索引，将创建一个单独的文件，该文件仅包含索引字段，该文件的记录按逻辑索引顺序排列 . 对于聚簇索引，没有单独的文件 - 表本身（所有字段）中的数据按索引的逻辑顺序放置 .

  这使得对索引的查找更快（尽管它确实是最好的索引，比如你将查找范围的日期） . 如果将记录插入中间，它也会使插入速度变慢 .

  回复于 2024-05-04T21:55:41+08:00
• 0

  这意味着聚簇索引确定了实际存储表中记录的物理顺序 . 非聚集索引只是单独存储的键值列表，可以按照除聚类/物理排序之外的其他顺序进行快速查找 .

  快速示例：包含 ID （主键）， FirstName ， LastName 和 Car 的表包含三个人：0 = Stig（Llana），1 = Jeremy Clarkson（DB9），2 = Richard Hammond（911），3 = James May（ Lambo）和 LastName 上的聚簇索引以及 Car 上的非聚集索引将以磁盘上的物理顺序存储表中的实际数据行：

  ID FirstName LastName Car
  1  Jeremy    Clarkson DB9
  2  Richard   Hammond  911
  3  James     May      Lambo
  0  The       Stig     Llana
  

  非聚集索引也会存储如下内容：

  Car   ID
  911   2
  DB9   1
  Lambo 3
  Llana 0
  

  回复于 2024-05-04T21:55:41+08:00
• 2

  Clustered Index Storage

  聚簇索引从根本上与所有其他索引的工作方式完全相同 - 它们存储在称为B-Tree的结构的变体中 . 它们存储在相同的文件中，格式与SQL Server中的所有其他表格相同 .

  The Concept

  退一步思考您正在编制索引的数据 . （我希望你能想到这本书中的一本书） . 如果除了在书的末尾有索引之外，你还订购了书中的数据怎么办？您可以更快地查找信息 . 以电话簿为例，其中所有数据均按姓氏和名字排序 . 您无需到电话簿的背面查找某人的电话号码 . 与历史书相比，你必须到书后面的索引找到你想要的东西 .

  从逻辑上讲，聚集索引（或Oracle中的"index-organized table"）是您的数据，但已排序 . 物理上，B树的叶节点按排序顺序包含所有表的数据 . 当您在连续范围（例如日期范围）上扫描表格中的数据时，这非常有用 .

  关于聚簇索引的另一个重要事项（至少在SQL Server中）是您的聚类列（即构成聚簇索引排序方式的列）包含在您在表上定义的每个非聚簇索引的末尾 . 这样可以非常快速地搜索您的群集列，这在OLAP数据库中通常是非常需要的 .

  Nonclustered Indexes

  您的表只能存储在一个物理订单中 . 但有时您需要以其他方式查找数据 . 对于这些方案，您使用非聚簇索引 . 这也是作为B树实现的，但它对表数据的顺序没有任何影响，比如聚簇索引确实 . 这意味着如果您希望表中的数据未包含在非聚集索引中，则SQL Server必须在物理上查找表中的数据才能获得所需内容 . 这是另一项操作，对于许多查询来说可能成本很高，并且在优化表时是一个关键的设计考虑因素 .

  A word

  你可以写一本关于这些东西的书 . 很多人都有 . 如果我没有't bored you to death already, check out Wikipedia' s B-Tree页面 . 从那里开始 . 如果你涉及're still (really) interested, I suggest actually programming a simple B-Tree so you can see what' . 而且，如果您想更深入地了解SQL Server如何存储所有这些内容，请查看Kalen Delaney的Inside SQL Server: The Storage Engine . 所有这些都是过度杀戮吗？那是给你决定的 . 但是你学习的越多，你对DB开发的熟悉程度就越高，你的系统就会越快 . 我承诺 .

  回复于 2024-05-04T21:55:41+08:00
• 2

  它表示按照聚簇索引的指定对表进行排序 . 非聚集索引是物理存储的 .

  回复于 2024-05-04T21:55:41+08:00
• 20

  主索引在技术上不是“聚簇”索引，但两者都会导致对数据进行物理排序 . 他们的名字显而易见 . 主索引处理主键 . 意思是，每个主键必须是唯一的（否则它不是主键） . 聚类索引处理任何非主键的内容，并且根据定义，可以允许它是非唯一的 . 这就是“集群”这个词的来源 . 如果您对非主要数据进行排序，则表示它可以重复 . 当重复数据一起出现时，它被视为“群集” .

  回复于 2024-05-04T21:55:41+08:00