【計】 knotted list structure
collect; gather; get together; assemble; convene; gang up
【計】 crowding
【化】 aggregation
【醫】 aggregate; aggregation; agmen; agmina
【計】 list instructure; table structure
在漢英詞典框架下，"聚集表結構"對應的英文術語為"Clustered Table Structure"，該概念主要應用于數據庫設計與數據結構領域。其核心内涵包含三個層面：
物理存儲機制 聚集表結構通過物理排列方式将相關數據行緊密存儲，形成數據簇（Data Cluster）。這種存儲方式以主鍵值為排序基準，直接體現在磁盤存儲順序上。與堆表結構不同，聚集表的物理存儲順序與邏輯索引順序保持高度一緻。
索引集成特性 區别于非聚集索引的二級索引架構，聚集表直接将主索引與數據存儲融合。這種結構特性使主鍵查詢效率提升約30-50%，但會帶來約15-20%的插入操作性能損耗。
空間優化算法 采用B+樹結構實現數據定位，通過平衡因子維持樹高。其存儲效率公式可表示為： $$ O(log_b n) leq h leq log_b frac{n+1}{2} + 1 $$ 其中b為樹節點容量，n為總數據量。該結構特别適用于範圍查詢占比超過35%的OLAP場景。
在關系型數據庫實現中，Microsoft SQL Server采用單聚集索引設計，而Oracle Database則通過索引組織表（IOT）實現類似功能。這種結構設計可降低約40%的磁盤I/O操作，但會提高約25%的存儲碎片化風險。
聚集表結構是數據庫中的一種物理存儲優化技術，主要應用于關聯表的存儲管理。以下是詳細解釋：
核心定義 聚集表結構指将多個具有公共列且經常一起查詢的表，物理存儲在相鄰磁盤區域的方法。例如訂單表和訂單明細表若頻繁通過訂單ID關聯查詢，可将這兩表聚集存儲。
技術特點
與邏輯結構的區别 不同于數據庫範式化設計的邏輯結構，聚集表屬于物理層設計，對應用程式透明，僅影響存儲引擎的數據訪問效率。
延伸概念 在面向對象模型中，聚集也指整體-部分關系（如汽車與輪胎），但此含義與數據庫聚集表屬于不同領域概念。
提示：實際應用中需結合具體數據庫系統（如Oracle Cluster、MySQL InnoDB聚簇索引）實現細節進行優化設計。
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