[不定项选择题]
A D
A
聚簇索引也称为聚集索引，聚类索引，簇集索引，聚簇索引确定表中数据的物理顺序。聚簇索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚簇索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚簇索引。但该索引可以包含多个列(组合索引)，就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。
B 如果使用模糊匹配 这等价于全表扫描 此时索引就不起效果了。这里说的是模糊匹配 ,而不是全文索引。何为全文索引？
在大微软的数据库中：
MicroSoft SqlServer 中的全文索引是由一系列存储过程来完成的，这些存储过程按先后顺序罗列如下：
1、启动数据库的全文索引服务存储过程：sp_fulltext_service
2、初始化全文索引存储过程：sp_fulltext_database
3、建立全文索引目录存储过程：sp_fulltext_catalog
4、在全文索引目录中添加删除表标记存储过程：sp_fulltext_table
5、在全文索引目录的表中添加或删除列标记存储过程：sp_fulltext_column
说到底是调用一些列存储过程搞定的而并非模糊查询 。个人这么认为
全文索引和普通索引（唯一索引、聚集、非聚集之类）的区别(从百度知道搞来的,讲的还是有道理的,连接：http://zhidao.baidu.com/question/1818128608088158588.html)
两种索引的功能和结构都是不同的
普通索引的结构主要以B+树和哈希索引为主，用于实现对字段中数据的精确查找，比如查找某个字段值等于给定值的记录，A=10这种查询，因此适合数值型字段和短文本字段
全文索引是用于检索字段中是否包含或不包含指定的关键字，有点像搜索引擎的功能，其内部的索引结构采用的是与搜索引擎相同的倒排索引结构，其原理是对字段中的文本进行分词，然后为每一个出现的单词记录一个索引项，这个索引项中保存了所有出现过该单词的记录的信息，也就是说在索引中找到这个单词后，就知道哪些记录的字段中包含这个单词了。因此适合用大文本字段的查找。
大字段之所以不适合做普通索引，最主要的原因是普通索引对检索条件只能进行精确匹配，而大字段中的文本内容很多，通常也不会在这种字段上执行精确的文本匹配查询，而更多的是基于关键字的全文检索查询，例如你查一篇文章信息，你会只输入一些关键字，而不是把整篇文章输入查询（如果有整篇文章也就不用查询了）。而全文索引正是适合这种查询需求。
C 哈希索引精确查找是比较给力的。
哈希索引的限制：
a、哈希索引只包含哈希码和行指针，不存储字段值，所以无法用索引中的值来避免去读取行。
b、哈希索引数据并不是按照索引值顺序存储的，所以也就无法用于排序。
c、哈希索引也不支持部分索引列匹配查找，必须利用所有索引列，因为哈希值是通过所有索引列计算的。
d、哈希索引只支持等值比较查询，包括=、in()、<=>(安全比较)比较包含null的时候用。哈希也不支持任何范围查询，比方说where
price > 100
e、哈希索引非常快，除非有哈希冲突（不同的索引值会有相同的哈希值），这个时候引擎必须遍历链表中的所有行来匹配。
f、哈希冲突较多的时候，比方列上相同的值比较多的时候，索引维护代价就会比较高。
D 是对 字段太多 查询的时候索引会根据索引立面包含的列进行检测和排序,所以建立索引也要视情况而定。
编辑于 2015-12-01 17:02:22
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当然，让我们用更轻松幽默的方式来解释聚簇索引和非聚簇索引吧！
聚簇索引（Clustered Index）
想象一下你有一堆书，想要快速找到你需要的那一本。如果你按照书名的字母顺序把它们整齐排列在书架上，这就像是创建了一个聚簇索引。当你知道你要找的书名时，你可以直接走到正确的位置，一目了然地找到它。但是，如果突然你想按作者名字来重新排序这些书，那就麻烦了，因为你得搬动所有的书来调整位置——这就像对有聚簇索引的数据进行更新操作一样有点费劲。
非聚簇索引（Non-Clustered Index）
现在，假设你不打算改变书在书架上的物理位置，但你又想更快地找到特定的书。于是，你决定做一个目录，记录每个书名及其所在的具***置。这个目录就是非聚簇索引。当你需要找一本书时，先查目录找到书的位置，然后再去书架上取书。虽然多了一步查找过程，但至少你不需要移动任何一本书。而且，你可以为不同的查询需求做多个这样的目录，比如一个按作者排序，另一个按出版年份排序。
简单来说：
- 聚簇索引：是直接给你的书（数据）排好序，让你能快速定位。
- 非聚簇索引：是给你一本“寻宝图”（额外的目录），告诉你宝藏（数据）藏在哪里。
希望这种比喻能帮你更容易理解聚簇索引和非聚簇索引的区别！
发表于 2025-05-12 12:06:44
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