写在前面的废话： 索引这个知识点，我前前后后不知道看了多少边，网上的文章五花八门，搞的我晕头转向，搞的牛逼点的就是测试索引带来的好处，还搞一大堆的测试数据出来，有意思吗？MS自己不会测试吗？这样的测试有意思吗？这些测试我想知道为了证明什么……明显欺负我们这些不懂索引的屌丝。思来想去，自己动手丰衣足食！索引这东西就是个很抽象的东东，网上有很多跟索引一样抽象的文章，让我这屌丝实难看下去，更别说看懂了，看来看去，截至我写这片博客时，我仅仅知道索引分为聚集和非聚集索引……哈哈！无奈啊！下面我就从我的几个疑问开始，为自己解惑！继续学习，持续修改；本人片面之言，有错给予严厉的批评，以免传输错误知识！
1、为什么引入索引
2、索引为什么分类
3、索引的结构是怎样构建的
第一问？ 为什么引入索引
一个大数据表，查找其中一条数据，怎么找？废话，当然一条条的找！会累啊！怎么办，像我这样聪明的人就开始想了，把数据给规范下，或者排个序啥的，查找就简单了，可是，怎样排序呢？将表中数据全部排序？每次有新数据进来都将新数据插入排好序的地方，这是笨方法！在想别办法，我可以再搞一个‘表’这样的东西，记录插入新数据的物理地址，这样在原有表的基础上，我新‘表’的数据量就小很多，这个小‘表’就是一个索引，里面的数据对查找数据是相当有用的，理论上需要两个字段，第一：真实数据的物理地址；第二：主键（哪个真实数据的物理地址）；这是个小表，随我们怎么操作，但是对于建立索引之前的数据怎么处理？没办法，一条条的找，找到再将关键性的两个字段插入索引就OK了！所以在对已有大数据的表建索引的时候，很费劲的！总结：为了快点找到所需数据！
第二问？ 索引为什么分类
针对上文所说的笨方法，其实就是聚集索引，将数据排序，MS是按照很上档次的平衡二叉树算法排序的，排序之后，数据就很规范的聚在一起了，就叫聚集索引，同样数据同样算法排序结果一样，索引聚集索引只有一个！这样看来，就接地气的多，什么算法，不就排个序吗？西方人，就喜欢搞名词，也无非是跟爱迪生一样一个个的试，哪个对大数据排序最快，就用那个算法！都说这是笨方法，MS默认的索引就不是聚集索引，谁闲着没事把大数据排序啊！人都是聪明的，当然采用聪明的方法！非聚集索引就是了，就是上文小表的做法，不动大数据，在搞个小表记录必要信息即可，在小表上找到主键对应的物理地址就oK了，拿着物理地址，直接就找到真实数据了！这样的小表可以有多个，真实数据的主键虽然是唯一的，但是有很多字段也是唯一的只不过没被选中作为主键，这样的字段也可以与物理地址一起构建一个新表，所以非聚集索引可以有多个，由于没有排序真实数据，真实数据也就没有按照一定规则紧挨着，所以就叫做非聚集！总结：为了快点找数据，一个聪明人和笨蛋的想出来的不同方法！另外，表有两种组织方式，B树(Balance Tree)或者堆(Heap)！也知道为什么了吧！B树表因为表数据被搞过了。
第三问？ 索引的结构是怎样构建的 这个是重头戏
首先，我认为SQLSERVER的表结构，原本只有一种，就是堆，数据依次存储（数据按照我前面一片博客 Sql Server专题一：索引（上）
所说的按照数据页、区的规则存储在磁盘中）；按照分区组队数据进行组织这样的存储，它不以任何人为指定的逻辑顺序进行排列。注意，MS对数据的管理就是根据这些区管理信息
和数据页管理信息
来控制的。下面大图1（摘抄：http://www.cnblogs.com/lwzz/archive/2012/08/05/2620824.html）。就是在物理上数据存储的样子，在物理上，数据之间是按照无序状态一条条存储的。在区管理信息中，指明数据页所在区的信息，包括了数据页的分配情况和物理地址等信息，具体的数据页便记录真实数据，堆，就是区和数据页的之间逻辑关系所形成的结构！数据页之间没有逻辑上的顺序！
在此基础上，如果对数据（数据页）进行排序（B树），就打破了堆的结构，还是个人认为区有关的管理信息不会有巨大改变，主要就是数据页，之前在堆中，数据页没有逻辑顺利，现在有了B树的逻辑顺序，数据页和数据页之间有了逻辑和物理上的关系！ 在这些关系的最后，才是真实数据！下图就是聚集索引的物理结构！好好的堆结构，被人强制性的施加关系，导致数据页重新按照B树排列，无缘无故多了些关系！本来想拿数据就简单粗暴的在数据页中一个个的找就OK了，现在不行，必须通过关系一步步的才能找到最终数据！看似比原来复杂的多了！但大家都明白，这样的好处是大大的！
当然，我在第二个问题中说道，聚集索引其实是个笨方法，为什么呢！因为这样的代价有点大！聪明的方法也要实现吧！就是非聚集索引，他的关键主要就是小表，操作对象变为有真实物理地址和主键（哪个真实数据的物理地址）的表，既然B树排序深受广大人民热爱，索性将B树的排序照搬过啦即可！先不说真实的大数据所在的表，单说这个小表，经过B树排序理论上应该跟聚集索引的结构是一样的吧，目前为止，我觉得是一样的。只是你通过种种关系找到最后的小表里面没有数据，你还要在进入小表一次，查看所需数据的物理地址才能找到数据，理论上看似，聚集索引和非聚集索引无非就是一步之差！其实效果相差很大，这个有众多网友已经测试过了！在说真实大数据所在的表，其实根本没有变化，还是堆结构，仅仅是通过小表，变成逻辑上的B树结构。以为目前所理解的，非聚集索引应该指的真实大数据没有聚集（B树），其实小表进行了聚集（B树）看下图：
上图中（非聚集索引）最后一行的数据页，应该是不按照索引页中顺序排序的，如果是的话，跟聚集索引就一样了。
总结：SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引和非聚集索引。其中聚集索引表示表中存储的数据按照索引的顺序存储，检索效率比非聚集索引高，但对数据更新影响较大。非聚集索引表示数据存储在一个地方，索引存储在另一个地方，索引带有指针指向数据的存储位置，非聚集索引检索效率比聚集索引低，但对数据更新影响较小。B树索引，指的就是索引的本身结构是B树来着的。聚集和非聚集索引的结构都是B树。本文也多次提到B树，B树详情请参考，这位网友的博客：http://www.cnblogs.com/lwzz/archive/2011/07/27/2119021.html
本文主要参考了：http://www.cnblogs.com/lwzz/archive/2012/08/05/2620824.html