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SQL Server索引實際結構的理解

數據庫 SQL Server
以下的文章主要是介紹對SQL Server索引的實際結構的理解,以及對SQL Server數據庫索引與非聚SQL Server集索引的區別。

文章主要描述的是如何正確理解SQL Server索引的實際結構,其實你可以將其理解成,一種特殊的目錄。微軟的SQL Server數據庫提供了3種不同的索引:聚集索引(clustered index,也稱聚類索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也稱非聚類索引、非簇集索引)。

下面,我們舉例來說明一下聚集SQL Server索引和非聚集索引的區別:

其實,我們的漢語字典的正文本身就是一個聚集索引。比如,我們要查“安”字,就會很自然地翻開字典的前幾頁,因為“安”的拼音是“an”,而按照拼音排序漢字的字典是以英文字母“a”開頭并以“z”結尾的,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”開頭的部分仍然找不到這個字,那么就說明您的字典中沒有這個字;同樣的,如果查“張”字,那您也會將您的字典翻到最后部分,因為“張”的拼音是“zhang”。也就是說,字典的正文部分本身就是一個目錄,您不需要再去查其他目錄來找到您需要找的內容。我們把這種正文內容本身就是一種按照一定規則排列的目錄稱為“聚集SQL Server索引”。

如果您認識某個字,您可以快速地從自動中查到這個字。但您也可能會遇到您不認識的字,不知道它的發音,這時候,您就不能按照剛才的方法找到您要查的字,而需要去根據“偏旁部首”查到您要找的字,然后根據這個字后的頁碼直接翻到某頁來找到您要找的字。

但您結合“部首目錄”和“檢字表”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“張”字,我們可以看到在查部首之后的檢字表中“張”的頁碼是672頁,檢字表中“張”的上面是“馳”字,但頁碼卻是63頁,“張”的下面是“弩”字,頁面是390頁。很顯然,這些字并不是真正的分別位于“張”字的上下方,現在您看到的連續的“馳、張、弩”三字實際上就是他們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。

我們可以通過這種方式來找到您所需要的字,但它需要兩個過程,先找到目錄中的結果,然后再翻到您所需要的頁碼。我們把這種目錄純粹是目錄,正文純粹是正文的排序方式稱為“非聚集索引”。
通過以上例子,我們可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集SQL Server索引”。進一步引申一下,我們可以很容易的理解:每個表只能有一個聚集索引,因為目錄只能按照一種方法進行排序。 
 

深入淺出理解SQL Server索引的結構

上述的相關內容就是對深入淺出理解SQL Server索引的結構的描述,希望會給你帶來一些幫助在此方面。

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責任編輯:佚名 來源: cnduty
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