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首先,了解指数结构。事实上,你可以把索引作为一个特殊的目录来了解。微软 sql server提供了两种索引:聚集索引(也称为聚集索引和聚集索引)和非聚集索引(也称为非聚集索引和非聚集索引)。接下来,让我们 举例说明聚集索引和非聚集索引之间的区别。其实我们的汉语词典文本本身就是一个聚簇索引。比如我们在做案前有几页,自然会打开字典,因为拼音是汉字字典的一种,是顺序末尾的英文字母a和z,然后自然是前一个字的字典。如果你开始所有的部分,你可以 找不到这个词,它的意思是你不 我在字典里找不到这个词。同样,如果你检查,你会把你的字典的最后一部分,因为张 的拼音是张。换句话说,字典的文本本身就是一个目录,你不用 你不需要查看其他目录来找到你需要找的东西。我们把这个文本本身的内容按照一定的规则叫做目录作为聚簇索引。如果知道,可以从自动词里快速查一下。但是你也可能会遇到你不认识的单词。;我不知道,你也不知道。;我不知道他们的发音。这时,你可以 t根据方法找不到你查的单词,而且需要查,根据你的单词找到底数,然后根据单词数直接翻一页,找到你找到的。但是,如果你在根目录下找到一个词,那就不是真正的排名方法。如果你找一个字,我们可以看到页面是搜根治,但是672页,上面的指标是在张驰,但是页码是63页,下面是弩,是390页。显然,这些单词并没有真正位于单词的顶部和底部。现在,你连续看到的三个词,张和弩,实际上是它们在非聚集索引中的顺序。它们是非聚集索引中字典体中单词的映射。这样我们就可以找到你需要的词,但是需要两个过程。首先,我们将在目录中找到结果,然后将它们转换为所需的页码。这个目录纯粹是一个目录,文本纯粹是一种叫做非聚集索引的文本。从上面的例子中,我们可以理解什么是聚集索引和非聚集索引。进一步延伸,我们很容易理解,每个表只有一个聚集索引,因为目录只能按一种排序。两个。何时使用聚集索引或非聚集索引下表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引。重要的是,其实我们可以通过聚集索引和非聚集索引定义的例子来理解上表。例如,返回一系列数据。比如一个表,如果你有时间,你只要把它放在聚集索引列,然后查2004年1月1日到2004年10月1日之间的所有数据,会很快,因为你的字典文本是按日期排序的,聚集索引只需要找到要检索的数据的开头。并且结尾数据足够;而不是非聚集索引,必须先检查每个网页数据对应的目录,然后根据页码检查具体内容。
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