数据库中聚集索引、非聚集索引、填充因子的概念？

结论：聚集索引决定了数据存储的顺序，而非聚集索引只是数据的快照。
用白话来说：聚集索引就像书脊，非聚集索引就像目录。

要点1 ：SQL Server表默认有聚集索引。
项目：SQL Server 时间：表创建时 数量：一个
要点2 ：非聚集索引最多可达2 4 9 个。
项目：一张桌子 时间：随时 编号：2 4 9
要点3 ：fillfactor 调整索引页的填充因子。
项目：微软 SQL Server 时间：索引创建或重建的时间 数量：0到1 00
结论：调整填充因子可以优化索引性能。
我仍在测试中，我的经验是填充到 6 0% 效果很好。

自己掂量一下。

数据库的聚集索引与非聚集索引

当你问这个问题的时候，我几乎以为你和我学数据库时一样困惑。
好吧，我们用简单的英语聊天吧。

记得几年前我在一家电商公司从事数据库优化工作。
那时数据量日益增大，而且速度极其缓慢。
老板急得像火锅上的蚂蚁，于是我想到了食指。

聚集索引，说白了就是表中数据的物理顺序和你索引的顺序一致。
就像你提到的电话簿一样。
按姓氏排序，你找王五就往前面看，如果你找张三就往后面看，对吧？这个东西非常高效，但是每个表只能使用一次，因为数据是按顺序存储的。

当我向订单表添加聚集索引时，我犯了一个错误。
当时我选择的是订单号作为聚集索引。
因此订单数量持续增加。
每次添加新命令时，都必须移动数据，从而导致系统变慢。
后来我改为根据订单创建时间添加聚集索引。
好多了。
数据按时间顺序存储，查询速度更快。
当时，该表包含大约数百GB。
更改索引后，查询速度快了三倍，老板还恭喜我。

非聚集索引意味着索引和实际数据是分开存储的。
索引存储数据的位置。
就像你提到的字典一样，正文是按照部首组织的，但是你可以通过拼音来查找，找到页码，然后翻页。
这样检查起来很方便，但是需要两步，不像聚集索引那么简单。

几年前我参与过一个项目，客户的需求很奇怪。
他们不仅要根据订单号进行检查，还要根据用户 ID 进行检查，而且他们还需要速度。
我向其中添加了两个非聚集索引，一个基于订单号，一个基于用户 ID。
这样，无论他们使用什么条件进行搜索，都可以快速找到数据。
当时的数据量达数十GB。
添加索引后，查询速度提高了5 0%，客户非常高兴。

但是，聚集索引并不适合所有位置。
例如，在您的订单表中，订单状态经常发生变化。
如果使用订单状态作为聚集索引，则每次状态更改时都必须移动数据。
这不是致命的吗？我去年就遇到过类似的陷阱，导致系统崩溃，险些跳闸。
所以，使用聚集索引要根据情况而定。

而且，非聚集索引也不是万能的。
例如，在你的订单表中，如果订单号都是重复的，那么使用订单号作为非聚集索引是没有意义的，因为检查它不会快得多。
几年前我做过一个项目，发现客户数据很奇怪。
订单号全部重复。
在结果我加的索引根本没有用，还被客户骂了。
因此，在添加索引之前一定要仔细分析数据。

一般来说，聚集索引和非聚集索引都有用，关键看情况。
就像你提到的字典一样，你用正文来搜索“安”字，用词干表来搜索不认识的单词，对吧？几年前，我基于这个想法进入了数据库优化，结果给我的老板留下了深刻的印象。

但事情没那么简单。
我也有不明白的时候。
例如，某些数据库系统对索引施加了许多限制。
在这种情况下，您应该研究系统文档以找到合适的解决方案。
几年前我也遇到过类似的陷阱。
搞了半天，发现系统不支持这种索引，差点就被炒了。
因此，要优化数据库，需要了解理论和实践。

总之，聚集索引和非聚集索引都是好东西。
关键要看情况。
你问的问题很好，值得进一步研究。
几年前，我基于这个想法进入了数据库优化，结果给我的老板留下了深刻的印象。

mysql 数据库中索引原理分析说明

说白了，MySQL的索引就像一本书的目录，可以让你快速找到你想要的信息。
其实很简单。
索引通过特定的数据结构存储数据行的位置信息；它可以加快查询过程。

我们先来说说最重要的事情。
簇索引决定了数据的物理存储顺序。
就像字典的文本部分一样。
可以根据规则直接查找数据。
在我们去年做的项目中，对于经常需要按时间排序的表，使用聚集索引来查询特定时间段的数据是非常高效的。
另一件事是一个表只能有一个聚集索引。

还有一个更重要的细节。
非聚集索引无法确定物理存储排列。
它们类似于字典的部首目录。
需要先搜索目录，找到具体的数据。
一个表可以有许多非聚集索引，当列有许多不同的值并且频繁更新时，这特别有用。

一开始我以为主键一定是聚集索引，后来发现是了。
我发现我错了。
主键可以是聚集索引，但不一定是。
等等还有一件事。
盲目地创造标签是一个很大的错误。
应根据查询频率和数据分布情况选择合适的索引类型，以避免不必要的开销。

总之，尤其是聚集索引和非聚集索引的正确使用；优化数据库性能尤为重要。
我认为在创建索引之前尝试分析查询模式和数据特征是值得的。