漢語字典的正文本身就是一個聚集索引。比如，我們要查“安”字，就會很自然地翻開字典的前幾頁，因爲“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序漢字的字典是以英文字母“a”開頭並以“z”結尾的，那麼“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”開頭的部分仍然找不到這個字，那麼就說明您的字典中沒有這個字；同樣的，如果查“張”字，那您也會將您的字典翻到最後部分，因爲“張”的拼音是“zhang”。也就是說，字典的正文部分本身就是一個目錄，您不需要再去查其他目錄來找到您需要找的內容。正文內容本身就是一種按照一定規則排列的目錄稱爲“聚集索引”。
如果您認識某個字，您可以快速地從自動中查到這個字。但您也可能會遇到您不認識的字，不知道它的發音，這時候，您就不能按照剛纔的方法找到您要查的字，而需要去根據“偏旁部首”查到您要找的字，然後根據這個字後的頁碼直接翻到某頁來找到您要找的字。但您結合“部首目錄”和“檢字表”而查到的字的排序並不是真正的正文的排序方法，比如您查“張”字，我們可以看到在查部首之後的檢字表中“張”的頁碼是672頁，檢字表中“張”的上面是“馳”字，但頁碼卻是63頁，“張”的下面是“弩”字，頁面是390頁。很顯然，這些字並不是真正的分別位於“張”字的上下方，現在您看到的連續的“馳、張、弩”三字實際上就是他們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。我們可以通過這種方式來找到您所需要的字，但它需要兩個過程，先找到目錄中的結果，然後再翻到您所需要的頁碼。我們把這種目錄純粹是目錄，正文純粹是正文的排序方式稱爲“非聚集索引”。
通過以上例子，我們可以理解到什麼是“聚集索引”和“非聚集索引”。
進一步引申一下，我們可以很容易的理解：每個表只能有一個聚集索引，因爲目錄只能按照一種方法進行排序。
得出查詢速度的方法是：在各個select語句前加：declare @d datetime
set @d=getdate()
並在select語句後加：
select [語句執行花費時間(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())
1、用聚合索引比用不是聚合索引的主鍵速度快
2、用聚合索引比用一般的主鍵作order by時速度快，特別是在小數據量情況下
事實上，如果數據量很小的話，用聚集索引作爲排序列要比使用非聚集索引速度快得明顯的多；而數據量如果很大的話，如10萬以上，則二者的速度差別不明顯。
3、使用聚合索引內的時間段，搜索時間會按數據佔整個數據表的百分比成比例減少，而無論聚合索引使用了多少個
4 、日期列不會因爲有分秒的輸入而減慢查詢速度
從publish 表中取出第 n 條到第 m 條的記錄：
SELECT TOP m-n+1 *
FROM publish
WHERE (id NOT IN
(SELECT TOP n-1 id
FROM publish))
id 爲publish 表的關鍵字
只所以把“查詢優化”和“分頁算法”這兩個聯繫不是很大的論題放在一起，就是因爲二者都需要一個非常重要的東西――聚集索引。
在前面的討論中我們已經提到了，聚集索引有兩個最大的優勢：
1、以最快的速度縮小查詢範圍。
2、以最快的速度進行字段排序。
第1條多用在查詢優化時，而第2條多用在進行分頁時的數據排序。
而聚集索引在每個表內又只能建立一個，這使得聚集索引顯得更加的重要。聚集索引的挑選可以說是實現“查詢優化”和“高效分頁”的最關鍵因素。
但要既使聚集索引列既符合查詢列的需要，又符合排序列的需要，這通常是一個矛盾。
聚集索引是如此的重要和珍貴，所以一定要將聚集索引建立在：
1、您最頻繁使用的、用以縮小查詢範圍的字段上；
2、您最頻繁使用的、需要排序的字段上。
（文章出處：http://www.cnblogs.com/flashicp/archive/2007/05/08/739245.html）