SQL Server 索引结构及其使用（一）
一、深入浅出理解索引结构
实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别：
其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。
如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们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。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。
通过以上例子，我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。进一步引申一下，我们可以很容易的理解：�
相关文档：
系统环境：Windows 7
软件环境：Visual C++ 2008 SP1 +SQL Server 2005
本次目的：编写一个航空管理系统
这是数据库课程设计的成果，虽然成绩不佳，但是作为我用VC++ 以来编写的最大程序还是传到网上，以供参考。用VC++ 做数据库设计并不容易，但也不是不可能。以下是我的程序界面，后面 ......
锁的概述 一. 为什么要引入锁
多个用户同时对数据库的并发操作时会带来以下数据不一致的问题：
丢失更新
A，B两个用户读同一数据并进行修改，其中一个用户的修改结果破坏了另一个修改的结果，比如订票系统
脏读
A用户修改了数据，随后B用户又读出该数据，但A用户因为某些原因取消了对数� ......
-- MySQL dump 10.10
--
-- Host: localhost Database: test
-- ------------------------------------------------------
-- Server version 5.0.22-community-nt
/*!40101 SET @OLD_CHARACTER_SET_CLIENT=@@CHARACTER_SET_CLIENT */;
/*!40101 SET @OLD_CHARACTER_SET_RESULTS=@@CHARACTER_SET_RESULTS */;
/*! ......
清除 SQL SERVER 2005 事务日志
１.右键在清除日志的数据库，如“TestDB”，点击[新建查询（Q）]
２.输入以下SQL语句，其中“TestDB”是数据库名称
DUMP TRANSACTION TestDB WITH NO_LOG
３.执行该SQL，成功后继续以下操作
４.右键该数据库节点，点击[任务（T）] -> [收缩（S）] -> [文件 ......
