索引的基础知识

用户对数据库最频繁的操作是数据查询。一般情况下，数据库在进行查询操作时，需要对整个表进行搜索。当表中的数据很多时，搜索数据就需要很长的时间，这就造成了服务器的资源浪费。为了提高检索数据的能力，数据库引入了索引机制。

索引是一个单独的、物理的数据库结构，是数据库的一个表中所包含的值的列表，其中注明了表的各个值所在的存储位置。索引是依赖于表建立的，提供了编排表中数据的方法。

实际上，一个表的存储是由两部分组成的，一部分用来存放表的数据页面，另一部分存放索引页面，索引就存放在索引页面上。通常，索引页面相对于数据页面来说小得多。当进行数据检索时，系统先搜索索引页面，从中找到所需数据的指针，再通过指针从数据页面中读取数据。

从某种程度上，我们可以把数据库看作一本书，把索引看作书的目录，通过目录查找书中的信息。显然，与没有目录的书相比，这显得方便和快捷。

一般的数据库，如 SQL Server、Oracle 等，按存储结构的不同将索引分为两类，簇索引（ClusteredIndex）和非簇索引（Nonclustered Index）。

1. 簇索引

簇索引对表的物理数据页中的数据按列进行排序，然后再重新存储到磁盘上，即簇索引与数据是混为一体的，它的叶节点中存储的是实际的数据。

簇索引对表中的数据一一进行了排序，因此用簇索引查找数据很快。但由于簇索引将表的所有数据完全重新排列了，所需要的空间也就特别大，大概相当于表中数据所占空间的 120%。表的数据行只能以一种排序方式存储在磁盘上，所以一个表只能有一个簇索引。

2. 非簇索引

非簇索引具有与表的数据完全分离的结构，使用非簇索引不必将物理数据页中的数据按列排序。非簇索引的叶节点中存储了关键字的值和行定位器。行定位器的结构和存储内容取决于数据的存储方式。如果数据是以簇索引方式存储的，则行定位器中存储的是簇索引的索引键；如果数据不是以簇索引方式存储的，则行定位器存储的是指向数据行的指针，这种方式又称为堆存储方式（Heap Structure）。非簇索引将行定位器按关键字进行排序，这个顺序与表的行在数据页中的排序是不匹配的。

由于非簇索引使用索引页存储，比簇索引需要更多的存储空间，且检索效率较低。但一个表只能建一个簇索引，当用户需要建立多个索引时，就需要使用非簇索引了。从理论上讲，一个表最多可以建 249 个非簇索引。