数据库索引是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据，比如B+-tree。

这篇文章讲得很明白: http://www.cnblogs.com/aspnethot/articles/1504082.html

尤其喜欢那个关于字典的例子：

    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。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。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”。

    1) 每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行。可有多个非聚集索引。

    2) 聚集索引对于范围搜索特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后，后续索引值的行就在物理相邻位置。比如找一个日期范围内的记录，找到包含开始日期的行，然后检索表中所有相邻的行，直到到达结束日期，这样有助于提高性能。

    3) 聚集索引读操作快，因为不需要先去索引再去表中。但往表中写操作且需要重新排列数据时，用聚集索引慢。