聚集索引和非聚集索引的区别底层

实际上，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，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。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”。

如果遇到不认识的字，不知道它的发音，这时候，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”。

聚集索引和非聚集索引是关系数据库中两种常见的索引类型，它们在底层实现上存在一些区别。

1. 数据存储方式：聚集索引将表的数据行按照索引的顺序进行物理存储，而非聚集索引则将索引的数据结构与实际数据行分开存储。

2. 叶子节点结构：聚集索引的叶子节点包含了全部的数据行，因此可以直接通过索引查找到所需要的数据。而非聚集索引的叶子节点则存储了指向对应数据行的指针，需要通过指针再进行一次查找。

3. 索引更新的代价：由于聚集索引的数据行顺序与索引的顺序一致，插入新的数据行时可能需要移动已有的数据行，造成插入代价较高。而非聚集索引只需要在索引结构中插入新的索引键即可，插入代价较低。

4. 查询的效率：如果查询使用到了聚集索引，可以通过聚集索引的有序性快速定位到所需数据行，因此查询效率较高。而对于非聚集索引，需要先通过索引查找到对应的指针，然后再通过指针找到实际数据行，因此查询效率相对较低。综上所述，聚集索引适用于经常进行范围查询的字段，而非聚集索引适用于经常进行等值查询的字段。

聚集索引和非聚集索引是数据库中常用的索引类型，它们在底层存储和使用方式上有以下区别：

1.存储方式： - 聚集索引：数据行按照索引的顺序存储在磁盘上，即数据的物理顺序与索引的逻辑顺序一致。 - 非聚集索引：索引存储在磁盘上，但数据行的物理顺序与索引的顺序没有直接的关联。

2. 数据访问方式： - 聚集索引：通过索引可以直接获取到所需数据行，因为数据行的物理顺序与索引的顺序一致。 - 非聚集索引：通过索引可以获取到对应数据行的物理地址，然后再根据地址获取实际数据。

3. 索引的唯一性： - 聚集索引：在一张表中，只能有一个聚集索引，这个索引一般是主键，保证表中数据的唯一性。 - 非聚集索引：可以有多个非聚集索引，可以用来提高查询性能。

4. 数据排序和存储方式的关联： - 聚集索引：数据行按照索引的顺序存储，所以在插入、更新和删除操作时，可能会导致数据的物理顺序发生变化，因此会对表的性能产生影响。 - 非聚集索引：数据行的物理顺序与索引没有直接关联，所以在进行插入、更新和删除操作时，不会对表的性能产生太大的影响。综上所述，聚集索引和非聚集索引的底层实现方式有着较大的差异，对于数据的存储和访问方式也有不同的影响。在选择使用何种类型的索引时，需要根据具体的表结构、数据访问场景和性能要求等因素进行综合考量。

在于：聚集索引按主键顺序存储数据，非聚集索引则不按主键顺序存储数据。聚集索引查询效率快，但新增慢；非聚集索引查询效率慢，但新增快。

聚集索引和非聚集索引在底层存储结构上有所不同。聚集索引的叶节点包含实际数据，而非聚集索引的叶节点仍然包含索引信息。聚集索引通过二叉树结构将索引项和数据项组织在一起，而非聚集索引则使用哈希表或 B+树结构来存储索引项。聚集索引能够提高查询效率，特别是在范围查询和排序方面，因为可以直接访问数据。非聚集索引则更适合针对单一属性的查询。