㈠ 對比聚簇索引和非聚簇索引
不知從什麼角度來對比，只能說說各自的特點，希望對你有用。
1、聚簇索引
a) 一個索引項直接對應實際數據記錄的存儲頁，可謂「直達」
b) 主鍵預設使用它
c) 索引項的排序和數據行的存儲排序完全一致，利用這一點，想修改數據的存儲順序，可以通過改變主鍵的方法（撤銷原有主鍵，另找也能滿足主鍵要求的一個欄位或一組欄位，重建主鍵）
d) 一個表只能有一個聚簇索引（理由：數據一旦存儲，順序只能有一種）
2、非聚簇索引
a) 不能「直達」，可能鏈式地訪問多級頁表後，才能定位到數據頁
b) 一個表可以有多個非聚簇索引
㈡ 聚簇索引和非聚簇索引的區別是什麼
存儲特點的區別：
聚集索引。表數據按照索引的順序來存儲的，也就是說索引項的順序與表中記錄的物理順序一致。對於聚集索引，葉子結點即存儲了真實的數據行，不再有另外單獨的數據頁。 在一張表上最多隻能創建一個聚集索引，因為真實數據的物理順序只能有一種。
非聚集索引。表數據存儲順序與索引順序無關。對於非聚集索引，葉結點包含索引欄位值及指向數據頁數據行的邏輯指針，其行數量與數據錶行數據量一致。
總結一下：聚集索引是一種稀疏索引，數據頁上一級的索引頁存儲的是頁指針，而不是行指針。而對於非聚集索引，則是密集索引，在數據頁的上一級索引頁它為每一個數據行存儲一條索引記錄。
更新表數據
1、向表中插入新數據行
如果一張表沒有聚集索引，那麼它被稱為 「堆集」（Heap）。這樣的表中的數據行沒有特定的順序，所有的新行將被添加到表的末尾位置。
而建立了聚簇索引的數據表則不同：最簡單的情況下，插入操作根據索引找到對應的數據頁，然後通過挪動已有的記錄為新數據騰出空間，最後插入數據。如果數據頁已滿，則需要拆分數據頁，調整索引指針（且如果表還有非聚集索引，還需要更新這些索引指向新的數據頁）。而類似於自增列為聚集索引的，資料庫系統可能並不拆分數據頁，而只是簡單的新添數據頁。
2、從表中刪除數據行
對刪除數據行來說：刪除行將導致其下方的數據行向上移動以填充刪除記錄造成的空白。如果刪除的行是該數據頁中的最後一行，那麼該數據頁將被回收，相應的索引頁中的記錄將被刪除。對於數據的刪除操作，可能導致索引頁中僅有一條記錄，這時，該記錄可能會被移至鄰近的索引頁中，原索引頁將被回收，即所謂的「索引合並」。
㈢ 資料庫索引中的聚族索引（聚集索引）有什麼特點
聚集索引的順序就是數據的物理存儲順序，而對非聚集索引的解釋是:索引順序與數據物理排列順序無關。正式因為如此，所以一個表最多隻能有一個聚集索引。
聚集索引的特點：
1）聚集索引對於那些經常要搜索范圍值得列特別有效。使用聚集索引找到包含第一個值的行後，便可以確保包含後續索引值的行在物理上相鄰；
2）對表中數據進行排序時，通常是按照某個欄位來排序，可以在該欄位上創建聚集索引，避免每次查詢該列時都進行排序，節約成本。
3）先創建聚集索引，再創建非聚集索引。這樣在創建聚集索引後就無需重新生成非聚集索引了。
4）聚集索引不適合用於頻繁更改的列，因為這將導致整行移動。
非聚集索引的特點：
1）不適合返回大型結果集的查詢
2）適合返回精確匹配的查詢的搜索條件（where子句）中經常使用的列。
㈣ 什麼情況使用聚簇（聚集）索引
聚簇是根據碼值找到數據的物理存儲位置，從而達到快速檢索數據的目的。聚簇索引的順序就是數據的物理存儲順序，葉節點就是數據節點。非聚簇索引的順序與數據物理排列順序無關，葉節點仍然是索引節點，只不過有一個指針指向對應的數據塊。一個表最多隻能有一個聚簇索引。 但是建立聚簇索引的空間耗費比較大 對以後的增加刪除的影響比較大.一般都不用
㈤ 聚簇索引和非聚簇索引的區別
聚簇索引和非聚簇索引的區別：
一、含義不同：
聚簇索引（Clustered Index）並不是一種單獨的索引類型，而是一種數據存儲方式。當表有了聚簇索引的時候，表的數據行都存放在索引樹的葉子頁中。
非聚簇索引（NoClustered Index），又叫二級索引。二級索引的葉子節點中保存的不是指向行的物理指針，而是行的主鍵值。
二、應用不同：
在《資料庫原理》裡面，對聚簇索引的解釋是:聚簇索引的順序就是數據的物理存儲順序，而對非聚簇索引的解釋是:索引順序與數據物理排列順序無關。正式因為如此，所以一個表最多隻能有一個聚簇索引。
在SQL Server中，索引是通過二叉樹的數據結構來描述的，我們可以這么理解聚簇索引：索引的葉節點就是數據節點。而非聚簇索引的葉節點仍然是索引節點，只不過有一個指針指向對應的數據塊。
相關如下：
因為聚簇和非聚簇索引本質上是數據存儲方式，需要依賴於載體，即以InnoDB引起來講解聚簇索引，以MyISAM來講解非聚簇索引。下述講解的圖都引用自《高性能MySQL》。
它的每個聚簇索引的葉子節點都包含主鍵值、事務ID、回滾指針(用於事務和MVCC)以及餘下的列。從物理文件也可以看出 InnoDB的數據文件只有數據結構文件.frm和數據文件.ibd其中.ibd中存放的是數據和索引信息 是存放在一起的。
㈥ 求教:請問聚集索引和非聚集索引,各自的區別,最好能詳細點,
在聚集索引中,數據記錄的組織是按照索引中的鍵值連續存儲的,即具有相同鍵值的記錄存儲在一起,而非聚集索引則記錄的存儲是隨意的.
比如有模式R(A,B),數據記錄有{(1,1), (2,2),(3,2), (4,1),(5,3),(6,2), (7,1)},如果在B屬性上創建聚集索引,則記錄按照如下方式組織:
(1,1), (4,1), (7,1),(2,2),(3,2), (6,2), (5,3),
索引結構為<索引項,指針>,則索引內容為<1,0>,<2,3>,<3,6>
這樣查詢B=2是就可以連續地將記錄(2,2),(3,2), (6,2)取得
而如果是非聚集索引則不是按照索引屬性排列元組,假設按上面的的順序排列
索引內容為<1,{0,3,6}>,<2,{1,2,5}>,<3,{4}>
查詢是需要根據指針地址逐一取出記錄
聚集索引的網路連接如下,可以參考一下
http://ke..com/view/1028053.htm
㈦ 我想知道什麼是聚簇存儲還有聚簇索引
聚簇索引的順序就是數據的物理存儲順序,索引的葉節點就是數據節點
㈧ 聚簇索引的特點
聚簇索引也稱為聚集索引，聚類索引，簇集索引，聚簇索引確定表中數據的物理順序。聚簇索引類似於電話簿，後者按姓氏排列數據。由於聚簇索引規定數據在表中的物理存儲順序，因此一個表只能包含一個聚簇索引。但該索引可以包含多個列（組合索引），就像電話簿按姓氏和名字進行組織一樣。漢語字典也是聚簇索引的典型應用，在漢語字典里，索引項是字母+聲調，字典正文也是按照先字母再聲調的順序排列。
聚簇索引對於那些經常要搜索范圍值的列特別有效。使用聚簇索引找到包含第一個值的行後，便可以確保包含後續索引值的行在物理相鄰。例如，如果應用程序執行的一個查詢經常檢索某一日期范圍內的記錄，則使用聚集索引可以迅速找到包含開始日期的行，然後檢索表中所有相鄰的行，直到到達結束日期。這樣有助於提高此類查詢的性能。同樣，如果對從表中檢索的數據進行排序時經常要用到某一列，則可以將該表在該列上聚簇（物理排序），避免每次查詢該列時都進行排序，從而節省成本。
㈨ 聚簇索引的聚簇索引表
聚簇是指：如果一組表有一些共同的列，則將這樣一組表存儲在相同的資料庫塊中;聚簇還表示把相關的數據存儲在同一個塊上。利用聚簇，一個塊可能包含多個表的數據。概念上就是如果兩個或多個表經常做鏈接操作，那麼可以把需要的數據預先存儲在一起。聚簇還可以用於單個表，可以按某個列將數據分組存儲。
更加簡單的說，比如說，EMP表和DEPT表，這兩個表存儲在不同的segment中，甚至有可能存儲在不同的TABLESPACE中，因此，他們的數據一定不會在同一個BLOCK里。而我們又會經常對這兩個表做關聯查詢，比如說：select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno .仔細想想，查詢主要是對BLOCK的操作，查詢的BLOCK越多，系統IO就消耗越大。如果我把這兩個表的數據聚集在少量的BLOCK里，查詢效率一定會提高不少。
比如我現在將值deptno=10的所有員工抽取出來，並且把對應的部門信息也存儲在這個BLOCK里(如果存不下了，可以為原來的塊串聯另外的塊)。這就是索引聚簇表的工作原理。