【计】 knotted list structure
collect; gather; get together; assemble; convene; gang up
【计】 crowding
【化】 aggregation
【医】 aggregate; aggregation; agmen; agmina
【计】 list instructure; table structure
在汉英词典框架下，"聚集表结构"对应的英文术语为"Clustered Table Structure"，该概念主要应用于数据库设计与数据结构领域。其核心内涵包含三个层面：
物理存储机制 聚集表结构通过物理排列方式将相关数据行紧密存储，形成数据簇（Data Cluster）。这种存储方式以主键值为排序基准，直接体现在磁盘存储顺序上。与堆表结构不同，聚集表的物理存储顺序与逻辑索引顺序保持高度一致。
索引集成特性 区别于非聚集索引的二级索引架构，聚集表直接将主索引与数据存储融合。这种结构特性使主键查询效率提升约30-50%，但会带来约15-20%的插入操作性能损耗。
空间优化算法 采用B+树结构实现数据定位，通过平衡因子维持树高。其存储效率公式可表示为： $$ O(log_b n) leq h leq log_b frac{n+1}{2} + 1 $$ 其中b为树节点容量，n为总数据量。该结构特别适用于范围查询占比超过35%的OLAP场景。
在关系型数据库实现中，Microsoft SQL Server采用单聚集索引设计，而Oracle Database则通过索引组织表（IOT）实现类似功能。这种结构设计可降低约40%的磁盘I/O操作，但会提高约25%的存储碎片化风险。
聚集表结构是数据库中的一种物理存储优化技术，主要应用于关联表的存储管理。以下是详细解释：
核心定义 聚集表结构指将多个具有公共列且经常一起查询的表，物理存储在相邻磁盘区域的方法。例如订单表和订单明细表若频繁通过订单ID关联查询，可将这两表聚集存储。
技术特点
与逻辑结构的区别 不同于数据库范式化设计的逻辑结构，聚集表属于物理层设计，对应用程序透明，仅影响存储引擎的数据访问效率。
延伸概念 在面向对象模型中，聚集也指整体-部分关系（如汽车与轮胎），但此含义与数据库聚集表属于不同领域概念。
提示：实际应用中需结合具体数据库系统（如Oracle Cluster、MySQL InnoDB聚簇索引）实现细节进行优化设计。
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