索引用于加快查询的性能。它通过减少必须访问/扫描的数据库数据页的数量来实现这一点。

在SQL Server中，聚集索引决定了表中数据的物理顺序。每个表只能有一个聚集索引(聚集索引就是表)。表上的所有其他索引都称为非聚集索引。

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如果是实际的“我应该怎么做?”之类的问题，那么StackOverflow将是一个更好的提问场所。

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索引-轻松找到数据

UNIQUE INDEX -不允许重复的值

INDEX的语法

CREATE INDEX INDEX_NAME ON TABLE_NAME(COLUMN);

UNIQUE INDEX的语法

CREATE UNIQUE INDEX INDEX_NAME ON TABLE_NAME(COLUMN);

聚集索引类似于电话簿的内容。你可以在“希尔迪奇，大卫”上打开这本书，找到所有希尔迪奇酒店的所有信息。这里聚集索引的键是(lastname, firstname)。

这使得聚集索引非常适合基于范围查询检索大量数据，因为所有数据都位于彼此相邻的位置。

由于聚集索引实际上与数据的存储方式有关，所以每个表只能使用一个索引(尽管可以模拟多个聚集索引)。

非聚集索引的不同之处在于，您可以有许多索引，然后它们指向聚集索引中的数据。例如，你可以在电话簿的后面有一个非聚集索引，键值为(城镇，地址)

想象一下，如果你必须在电话簿中搜索所有住在“伦敦”的人——只有聚类索引，你必须搜索电话簿中的每一个项目，因为聚类索引上的键是on(姓，名)，因此生活在伦敦的人随机分散在索引中。

如果在(town)上有非聚集索引，则可以更快地执行这些查询。

索引就是为了快速找到数据。

数据库中的索引类似于书籍中的索引。如果一本书有索引，我让你在书中找到一个章节，你可以在索引的帮助下很快找到。另一方面，如果这本书没有索引，你将不得不花更多的时间从开始到结束寻找每一页的章节。

以类似的方式，数据库中的索引可以帮助查询快速找到数据。如果你不熟悉索引，下面的视频会非常有用。事实上，我从他们身上学到了很多。

指数基本知识 聚集索引和非聚集索引 唯一索引和非唯一索引 指标的优缺点

首先，我们需要了解正常(没有索引)查询是如何运行的。它基本上是逐个遍历每一行，当它找到数据时就返回。参考下图。(图片来自视频)

假设查询要找到50条记录，那么作为线性搜索，它必须读取49条记录。

参考下图。(图片来自视频)

当我们应用索引时，查询将快速找到数据，而不需要读取每个数据，只需要在每次遍历中消除一半的数据，就像二进制搜索一样。mysql索引存储为b -树，其中所有数据都在叶节点中。