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在SQL Server中，数据是按页进行存放的。而为表加上聚集索引后，SQL Server对于数据的查找就是依照聚集索引的列作为keyword进行了。
因此对于聚集索引的选择对性能的影响就变得十分重要了。本文从旨在从性能的角度来谈聚集索引的选择，但这不过从性能方面考虑。对于有特殊业务要求的表，则须要按实际情况进行选择。
这个原因须要从数据的存放原理来谈。
在SQL Server中，数据的存放方式并非以行(Row)为单位。而是以页为单位。因此。在查找数据时。SQL Server查找的最小单位实际上是页。
也就是说即使你仅仅查找一行非常小的数据，SQL Server也会将整个页查找出来，放到缓冲池中。
每个页的大小是8K。每个页都会有一个对于SQL Server来说的物理地址。这个地址的写法是 文件号：页号(理解文件号须要你对文件和文件组有所了解).比方第一个文件的第50页。
则页号为1：50。当表没有聚集索引时。表中的数据页是以堆(Heap)进行存放的,在页的基础上，SQL Server通过一个额外的行号来唯一确定每一行。这也就是传说中的RID。RID是文件号:页号：行号来进行表示的，如果这一行在前面所说的页中的第5行，则RID表示为1:50:5，如图1所看到的。
图1.RID的演示样例
从RID的概念来看，RID不不过SQL Server唯一确定每一行的根据，也是存放行的存放位置。当页通过堆（Heap）进行组织时。页非常少进行移动。
而当表上建立聚集索引时，表中的页依照B树进行组织。此时，SQL Server寻找行不再是按RID进行查找，转而使用了keyword,也就是聚集索引的列作为keyword进行查找。如果图1的表中，我们设置DepartmentID列作为聚集索引列。则B树的非叶子节点的行中仅仅包括了DepartmentID和指向下一层节点的书签(BookMark)。
而当我们创建的聚集索引的值不唯一时。SQL Server则无法只通过聚集索引列（也就是keyword）唯一确定一行。
此时。为了实现对每一行的唯一区分，则须要SQL Server为同样值的聚集索引列生成一个额外的标识信息进行区分。这也就是所谓的uniquifiers。
而使用了uniquifier后。对性能产生的影响分为例如以下两部分：
以下我们进行測试，创建一个測试表，创建聚集索引。插入10万条測试数据。当中每2条一反复，如图2所看到的。
图2.插入数据的測试代码
此时，我们来查看这个表所占的页数,如图3所看到的。
图3.插入反复键后10万数据占了359页
我们再次插入10万不反复的数据，如图4所看到的。
图4.插入10万不反复的建的代码
此时，所占页数缩减为335页,如图5所看到的。
图5.插入不反复键后缩减为335页
因此，推荐聚集索引所在列使用唯一键。
这个道理和上面降低页的原理一样,窄列使得键的大小变小。
使得聚集索引的非叶子节点降低，而非聚集索引的书签变小，从而叶子节点页变得更少。终于提高了性能。
在前面我们知道。
当为表创建聚集索引后。SQL Server依照键查找行。
由于在B数中，数据是有序的，所以当聚集索引键发生改变时，不只须要改变值本身，还须要改变这个键所在行的位置（RID）。因此有可能使得行从一页移动到还有一页。
从而达到有序。因此会带来例如以下问题：
这也就是为什么非常多表创建一列与数据本身无关的列作为主键比方AdventureWorks数据库中的Person.Address表，使用AddressID这个和数据本身无关的列作为聚集索引列,如图6所看到的。而使用AddressLine1作为主键的话，员工地址的变动则可能造成上面列表的问题。
图6.创建和数据本身无关的一列作为聚集索引列
这个建议也相同推荐创建一个和数据本身无关的自增列作为聚集索引列。我们知道，假设新加入进来的数据假设聚集索引列须要插入当前有序的B树中，则须要移动其他的行来给新插入的行腾出位置。因此可能会造成分页和索引碎片。相同的。还会造成改动非聚集索引的额外负担。而使用自增列，新行的插入则会大大的降低分页和碎片。
近期我碰到过一个情况。一个表每隔几个月性能就奇慢无比。初步查看是因为有大量的索引碎片。但是每隔几个月重建一次索引让我无比厌烦。
终于我发现。问题是因为当时设计数据库的人员将聚集索引建在了GUID上，而GUID是随机生成的，则可能插入到表的不论什么位置，从而大大添加了碎片的数量。
因此造成上面这样的情况。
本文简介了SQL Server存储的原理和应该规避的几种聚集索引建立情况，但这不过从性能的角度谈论一个聚集索引的选择。
对于聚集索引的选择，仍然需要充分考虑的决定。
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