Clustered index和non-clustered index的小小总结

Clustered index和non-clustered index本质上都是B-tree数据结构，它们的区别仅仅体现在叶子节点上。

• 在Clustered index中，索引数据和表数据共同保存在叶子节点中，
• 在Non-clustered index中，叶子节点保存索引数据以及该索引所指向的数据记录的指针。

所以在Non-clustered index中，需要额外的一步才能读到真正的数据。

我们来看看下面的例子，数据表employee包含下列字段：

Id, name, col1, col2, col3, col4, OnboardDate

如果我们在Id上创建主键，系统会自动创建clustered index。以下查询：

select * from employee where id = 123

可以直接在该clustered index中完成所有的读取，不需要额外的跳转。

显然每个表只能有一个clustered index。

为了适应其它的查询，我们需要创建额外的索引，此时只能以non-clustered index的形式创建。比如如果我们需要查询指定时间入职的员工：

Select id from employee where onboarddate = $date1

那么

1. 可以在onboarddate上创建non-clustered index, 查询时sql server需要根据引用找到最终数据存放的页面。
2. 也可以创建包含id和onboarddate在内的复合索引，这样sql server可以在该索引内部找到所有的数据，不需要跳转到数据页面。 

再考虑以下的查询：

Select * from employee where onboarddate = $date1

我们可以创建包含所有字段在内的索引，但是代价太大，更优美的做法是，依然创建id和onboardate在内的composite index, sql server会在索引内找到id, 然后回到clustered index里根据id找到数据记录，依然不需要跳转到page. 

如果是查询日期范围呢？比如以下的sql:

Select * from employee where onboarddate between ($date1, $date2)

此时最有效的索引是在onboarddates上创建clustered index, 这样因为数据是连续存储的，因此sqll server只需要连续读取数据即可，效率又大大的提高。