㈠ 对比聚簇索引和非聚簇索引
不知从什么角度来对比，只能说说各自的特点，希望对你有用。
1、聚簇索引
a) 一个索引项直接对应实际数据记录的存储页，可谓“直达”
b) 主键缺省使用它
c) 索引项的排序和数据行的存储排序完全一致，利用这一点，想修改数据的存储顺序，可以通过改变主键的方法（撤销原有主键，另找也能满足主键要求的一个字段或一组字段，重建主键）
d) 一个表只能有一个聚簇索引（理由：数据一旦存储，顺序只能有一种）
2、非聚簇索引
a) 不能“直达”，可能链式地访问多级页表后，才能定位到数据页
b) 一个表可以有多个非聚簇索引
㈡ 聚簇索引和非聚簇索引的区别是什么
存储特点的区别：
聚集索引。表数据按照索引的顺序来存储的，也就是说索引项的顺序与表中记录的物理顺序一致。对于聚集索引，叶子结点即存储了真实的数据行，不再有另外单独的数据页。 在一张表上最多只能创建一个聚集索引，因为真实数据的物理顺序只能有一种。
非聚集索引。表数据存储顺序与索引顺序无关。对于非聚集索引，叶结点包含索引字段值及指向数据页数据行的逻辑指针，其行数量与数据表行数据量一致。
总结一下：聚集索引是一种稀疏索引，数据页上一级的索引页存储的是页指针，而不是行指针。而对于非聚集索引，则是密集索引，在数据页的上一级索引页它为每一个数据行存储一条索引记录。
更新表数据
1、向表中插入新数据行
如果一张表没有聚集索引，那么它被称为 “堆集”（Heap）。这样的表中的数据行没有特定的顺序，所有的新行将被添加到表的末尾位置。
而建立了聚簇索引的数据表则不同：最简单的情况下，插入操作根据索引找到对应的数据页，然后通过挪动已有的记录为新数据腾出空间，最后插入数据。如果数据页已满，则需要拆分数据页，调整索引指针（且如果表还有非聚集索引，还需要更新这些索引指向新的数据页）。而类似于自增列为聚集索引的，数据库系统可能并不拆分数据页，而只是简单的新添数据页。
2、从表中删除数据行
对删除数据行来说：删除行将导致其下方的数据行向上移动以填充删除记录造成的空白。如果删除的行是该数据页中的最后一行，那么该数据页将被回收，相应的索引页中的记录将被删除。对于数据的删除操作，可能导致索引页中仅有一条记录，这时，该记录可能会被移至邻近的索引页中，原索引页将被回收，即所谓的“索引合并”。
㈢ 数据库索引中的聚族索引（聚集索引）有什么特点
聚集索引的顺序就是数据的物理存储顺序，而对非聚集索引的解释是:索引顺序与数据物理排列顺序无关。正式因为如此，所以一个表最多只能有一个聚集索引。
聚集索引的特点：
1）聚集索引对于那些经常要搜索范围值得列特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后，便可以确保包含后续索引值的行在物理上相邻；
2）对表中数据进行排序时，通常是按照某个字段来排序，可以在该字段上创建聚集索引，避免每次查询该列时都进行排序，节约成本。
3）先创建聚集索引，再创建非聚集索引。这样在创建聚集索引后就无需重新生成非聚集索引了。
4）聚集索引不适合用于频繁更改的列，因为这将导致整行移动。
非聚集索引的特点：
1）不适合返回大型结果集的查询
2）适合返回精确匹配的查询的搜索条件（where子句）中经常使用的列。
㈣ 什么情况使用聚簇（聚集）索引
聚簇是根据码值找到数据的物理存储位置，从而达到快速检索数据的目的。聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序，叶节点就是数据节点。非聚簇索引的顺序与数据物理排列顺序无关，叶节点仍然是索引节点，只不过有一个指针指向对应的数据块。一个表最多只能有一个聚簇索引。 但是建立聚簇索引的空间耗费比较大 对以后的增加删除的影响比较大.一般都不用
㈤ 聚簇索引和非聚簇索引的区别
聚簇索引和非聚簇索引的区别：
一、含义不同：
聚簇索引（Clustered Index）并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。当表有了聚簇索引的时候，表的数据行都存放在索引树的叶子页中。
非聚簇索引（NoClustered Index），又叫二级索引。二级索引的叶子节点中保存的不是指向行的物理指针，而是行的主键值。
二、应用不同：
在《数据库原理》里面，对聚簇索引的解释是:聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序，而对非聚簇索引的解释是:索引顺序与数据物理排列顺序无关。正式因为如此，所以一个表最多只能有一个聚簇索引。
在SQL Server中，索引是通过二叉树的数据结构来描述的，我们可以这么理解聚簇索引：索引的叶节点就是数据节点。而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点，只不过有一个指针指向对应的数据块。
相关如下：
因为聚簇和非聚簇索引本质上是数据存储方式，需要依赖于载体，即以InnoDB引起来讲解聚簇索引，以MyISAM来讲解非聚簇索引。下述讲解的图都引用自《高性能MySQL》。
它的每个聚簇索引的叶子节点都包含主键值、事务ID、回滚指针(用于事务和MVCC)以及余下的列。从物理文件也可以看出 InnoDB的数据文件只有数据结构文件.frm和数据文件.ibd其中.ibd中存放的是数据和索引信息 是存放在一起的。
㈥ 求教:请问聚集索引和非聚集索引,各自的区别,最好能详细点,
在聚集索引中,数据记录的组织是按照索引中的键值连续存储的,即具有相同键值的记录存储在一起,而非聚集索引则记录的存储是随意的.
比如有模式R(A,B),数据记录有{(1,1), (2,2),(3,2), (4,1),(5,3),(6,2), (7,1)},如果在B属性上创建聚集索引,则记录按照如下方式组织:
(1,1), (4,1), (7,1),(2,2),(3,2), (6,2), (5,3),
索引结构为<索引项,指针>,则索引内容为<1,0>,<2,3>,<3,6>
这样查询B=2是就可以连续地将记录(2,2),(3,2), (6,2)取得
而如果是非聚集索引则不是按照索引属性排列元组,假设按上面的的顺序排列
索引内容为<1,{0,3,6}>,<2,{1,2,5}>,<3,{4}>
查询是需要根据指针地址逐一取出记录
聚集索引的网络连接如下,可以参考一下
http://ke..com/view/1028053.htm
㈦ 我想知道什么是聚簇存储还有聚簇索引
聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序,索引的叶节点就是数据节点
㈧ 聚簇索引的特点
聚簇索引也称为聚集索引，聚类索引，簇集索引，聚簇索引确定表中数据的物理顺序。聚簇索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚簇索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚簇索引。但该索引可以包含多个列（组合索引），就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。汉语字典也是聚簇索引的典型应用，在汉语字典里，索引项是字母+声调，字典正文也是按照先字母再声调的顺序排列。
聚簇索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚簇索引找到包含第一个值的行后，便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。例如，如果应用程序执行的一个查询经常检索某一日期范围内的记录，则使用聚集索引可以迅速找到包含开始日期的行，然后检索表中所有相邻的行，直到到达结束日期。这样有助于提高此类查询的性能。同样，如果对从表中检索的数据进行排序时经常要用到某一列，则可以将该表在该列上聚簇（物理排序），避免每次查询该列时都进行排序，从而节省成本。
㈨ 聚簇索引的聚簇索引表
聚簇是指：如果一组表有一些共同的列，则将这样一组表存储在相同的数据库块中;聚簇还表示把相关的数据存储在同一个块上。利用聚簇，一个块可能包含多个表的数据。概念上就是如果两个或多个表经常做链接操作，那么可以把需要的数据预先存储在一起。聚簇还可以用于单个表，可以按某个列将数据分组存储。
更加简单的说，比如说，EMP表和DEPT表，这两个表存储在不同的segment中，甚至有可能存储在不同的TABLESPACE中，因此，他们的数据一定不会在同一个BLOCK里。而我们又会经常对这两个表做关联查询，比如说：select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno .仔细想想，查询主要是对BLOCK的操作，查询的BLOCK越多，系统IO就消耗越大。如果我把这两个表的数据聚集在少量的BLOCK里，查询效率一定会提高不少。
比如我现在将值deptno=10的所有员工抽取出来，并且把对应的部门信息也存储在这个BLOCK里(如果存不下了，可以为原来的块串联另外的块)。这就是索引聚簇表的工作原理。