作为一个理论上的数据库问题，如果你被问及“你会提出什么样的索引？为什么？ 是来自primary ， clustering和secondary指数的答案吗？ 我们怎么知道我们是否应该介绍其中的一种与B-Tree ？
这应该是从一个简单的索引的angular度来看，因为我所要求的课程材料与索引相关，在这里我介绍了一些介绍性的材料。
primary索引和secondary索引与b-tree和hash索引正交，并且这两个索引都与clustered non-clustered索引和non-clustered索引正交。
第一类指数是逻辑指数。 它们是关于数据结构的高级指标。 主键应该唯一标识你的数据，这意味着它应该是数据库理论所说的“候选键”之一。 二级索引用于加快对除主索引之外的其他字段的查询，并且它们不需要是候选键。
第二类是特定的索引实现，适合稍微不同的查询。 b-tree可以满足hash不能的范围查询（ WHERE c > 3 AND c < 7 ）。 然而，在精确查询（ WHERE c = 5 ）的平均情况下， hash是O（1）（恒定时间），而b-tree总是O（lg n）（对数时间）。 b-tree和hash都是定义良好的数据结构，但它们与您的实际数据很less有关。
第三类定义整个表是否按照索引的sorting顺序在磁盘上sorting。 如果是这种情况，则称为clustered索引。
正如你所看到的，一个索引可以是一个primary clustered b-tree或者一个primary clustered hash或者从这三个不同类中抽取的其他组合。
如果你被问及要引入哪个指标，答案将首先来自第一类。 问题可能是关于模式。 这至less是你的出发点。 只有当你确定要引入什么索引时，你才需要考虑它们是否应该是B树，聚类等等。第一类是合乎逻辑的，与你如何使用数据密切相关。 其他的是实现细节。