聚集索引就像電話簿的內(nèi)容。你可以在“希爾迪奇，大衛(wèi)”上打開這本書，找到所有“希爾迪奇”旁邊的所有信息。在這里，聚集索引的鍵是(姓氏，名字)。

這使得聚集索引非常適合根據(jù)基于范圍的查詢檢索大量數(shù)據(jù)，因?yàn)樗袛?shù)據(jù)都位于彼此之間。

由于聚集索引實(shí)際上與數(shù)據(jù)的存儲方式有關(guān)，因此每個(gè)表中只有一個(gè)可能的數(shù)據(jù)(盡管您可以通過欺騙來模擬多個(gè)聚集索引)。

非聚集索引是不同的，因?yàn)槟梢允褂闷渲械脑S多索引，然后它們指向聚集索引中的數(shù)據(jù)。例如，你可以在電話簿的后面有一個(gè)非聚集索引，這個(gè)索引被輸入(城鎮(zhèn)，地址)。

想象一下，如果你必須搜索電話簿中所有居住在“倫敦”的人-只有聚集索引，你就必須搜索電話簿中的每一項(xiàng)，因?yàn)榫奂饕系逆I是開的(姓、名)，結(jié)果，居住在倫敦的人隨機(jī)地分散在整個(gè)索引中。

如果您在(城鎮(zhèn))上有一個(gè)非聚集索引，那么這些查詢可以執(zhí)行得更快。

希望能幫上忙！

一個(gè)很好的類比是把數(shù)據(jù)庫索引看作是一本書中的索引。如果你有一本關(guān)于國家的書，而你正在尋找印度，那么你為什么要翻閱整本書-這相當(dāng)于數(shù)據(jù)庫術(shù)語中的完整表格掃描-當(dāng)你只需瀏覽這本書后面的索引時(shí)，這本書就會告訴你可以在哪里找到印度信息的確切頁面。類似地，由于圖書索引包含頁碼，數(shù)據(jù)庫索引包含指向行的指針，其中包含在SQL中搜索的值。