聚集索引 : clustered index
- 把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。如：汉语字典本身按照a-z排序，认识拼音的字，可以直接翻到字典到特定区间查，所有读音类似的字都在一起，如 ”术“，”书“
- 每个table只能有一个聚集索引
- 最大好处就是能够根据查询要求，迅速缩小查询范围，避免全表扫描
非聚集索引 : nonclustered index
- 把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。如：不认识的字，必须先按偏旁查找目录，然后再翻到指定页数；注意，偏旁一样的字分散在不同的地方，如 "认"，“读”
误区：
- PK就是聚集索引：盲目把聚集索引建在PK上是浪费，如：PK是GUID，所以你根本不会做
id between :id1 and :id2的查询，那么就是在浪费 - 只要建立索引就能显著提高查询速度：无论是否经常使用聚合索引的其他列，但其起始列一定要是使用最频繁的列；查询中缺少起始列，index不起作用
| 使用聚集索引 | 使用非聚集索引 | |
|---|---|---|
| 列经常被分组排序 | 应 | 应 |
| 返回某范围内的数据 | 应 | 不应 |
| 一个或极少不同值 | 不应 | 不应 |
| 小数目的不同值 | 应 | 不应 |
| 大数目的不同值 | 不应 应 | |
| 频繁更新的列 | 不应 | 应 |
| 外键列 | 应 | 应 |
| 主键列 | 应 | 应 |
| 频繁修改索引列 | 不应 | 应 |
- B-Tree: 适合所有的数据类型，支持排序，支持大于、小于、等于、大于或等于、小于或等于的搜索
- Hash: 只支持等值查询，特别适用于字段VALUE非常长