SQL索引学习-索引结构 前一阵无意中和同事讨论过一个SQL相关的题(通过一个小问题来学习SQL关联查询)，很惭愧一个非常简单的问题由于种种原因居然没有回答正确，数据库知识方面我算不上技术好，谈起SQL知识的学习我得益于2008年进的一家公司，有几个DBA技术相
SQL索引学习-索引结构
前一阵无意中和同事讨论过一个sql相关的题(通过一个小问题来学习sql关联查询)，很惭愧一个非常简单的问题由于种种原因居然没有回答正确，数据库知识方面我算不上技术好，谈起sql知识的学习我得益于2008年进的一家公司，有几个dba技术相当专业，正好手上有一个项目遇到了一些数据库查询性能问题，就试着想办法优化，于是自己将相法和dba沟通后，居然得到了他们的赞同，让我信心大增，后来一段时间我又主动找他们聊了一些其它的知识，所以在数据库索引这块我算是相对一般的.net程序员要更加有见解一些。当时我们部门由于分工的不同，部门20多人基本上工作中从来不和sql打交道，后台的接口都由其它部门来完成了，我们注意的 业务逻辑，所以有一些完全不懂sql的程序员。之后的四年我大部分都是做一些通用平台架构方面的工作，也比较少直接接触sql，直到后来换了公司，特别是去年开始由于项目性质的变化，我开始慢慢又开始接触sql。
工作时间的长短在某种程度上能决定一个人的技术水平，但往往技术水平和实际工作的产出不一定成正比。比如我上面提到那个SQL问题，很多有经验的程序员在第一个答案中往往回答错误，但他确实能将项目做好，因为大家平时观注的还是结果，只要结果出来了比什么都强，至于为什么出这样的结果一般也就不会多做分析研究。这种形式呢，对那些对技术提升没有强烈要求的人来讲，已经够用了，多试几次，只要最终能出结果也就万事大吉了，做的多了，后续遇到类似的问题也就轻车熟路了，这就是所谓的经验，只知道这样做就能出结果。
其实这种工作学习方式呢，有一个比较显著的问题，就是对自己写出来的东西没有足够的信心，因为靠的是以往的经验。是出现错误之后通过不断的尝试来取得的经验，有一种探索的味道，在工作效率上会存在问题，因为总有你以前没有遇到过的场景，这样你可能对第一方案做多次尝试才找到正解，反之的话，第一个方案可能花的时间稍长一些，但后续反复修改的次数会相当较少。
SQL索引目录
借这次机会呢，将SQL索引的理解整理出来，供大家一起学习提高，这是我的学习笔记，有错误的地方，欢迎大家批评指正。下面是预计的目录：
要想做好索引优化，知道索引的存储结构是至关重要的。谈到存储就需要了解SQL中的页和区的概念:
知识了区以及页的概念，再看下数据表和这两者之间的联系, 表包含一个或多个分区，每个分区在一个堆或一个聚集索引结构中包含数据行。从下图的结构中，我们就看到了索引的重要结构B-树了。
Magento是一套专业开源的PHP电子商务系统。Magento设计得非常灵活，具有模块化架构体系和丰富的功能。易于与第三方应用系统无缝集成。Magento开源网店系统的特点主要分以下几大类，网站管理促销和工具国际化支持SEO搜索引擎优化结账方式运输快递支付方式客户服务用户帐户目录管理目录浏览产品展示分析和报表Magento 1.6 主要包含以下新特性：•持久性购物 - 为不同的
聚集索引结构
索引中的底层节点称为叶节点。根节点与叶节点之间的任何索引级别统称为中间级。在聚集索引中，叶节点包含基础表的数据页。根节点和中间级节点包含存有索引行的索引页。每个索引行包含一个键值和一个指针，该指针指向 B -树上的某一中间级页或叶级索引中的某个数据行。每级索引中的页均被链接在双向链接列表中。
非聚集索引与聚集索引之间的显著差别在于以下两点：
我们先看下B-树，这种索引结构有一个重要的参数n，它决定了索引存储页的布局，每个存储页需要存放n个节点，以及n+1个指针。 这里我们来做个计算：比如我们的索引是一个整形数字，4个字节，指针需要8个字节，这里不考虑索引页标头信息的占用，算下最大的n，公式： 4n+8(n+1)
索引中的键顺序与数据文件中的排序顺序相同，所以我们的索引结构中，叶级均采用稿密索引。
它只为每个存储块设计键-指针对，比稿密索引节约空间，出现在叶级之上的结构中。
