海量数据库查询优化及分页算法

核心提示： 如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字，海量数据库查询优化及分页算法(4)，但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字

如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。

我们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”。

通过以上例子，我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。

进一步引申一下，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。

(二)何时使用聚集索引或非聚集索引

下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引(很重要)。

动作描述

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