当我们在讨论数据库中的簇索引（Clustered Index）和普通索引（Non-Clustered Index）时，可以通过具体的例子来理解它们之间的差异和工作方式。以下是基于SQL Server的示例，但请注意，其他数据库系统（如Oracle, MySQL等）可能有不同的术语或实现细节。

簇索引（Clustered Index）例子
假设我们有一个名为Employees的表，其中包含员工的信息。表结构如下：

sql
CREATE TABLE Employees (  
    EmployeeID INT NOT NULL,  
    LastName NVARCHAR(50),  
    FirstName NVARCHAR(50),  
    HireDate DATE  
    -- 其他列...  
);
我们想要根据EmployeeID列快速检索员工信息，并且希望表中的数据按照EmployeeID的顺序物理存储。这时，我们可以创建一个簇索引：

sql
CREATE CLUSTERED INDEX IX_Employees_EmployeeID ON Employees (EmployeeID);
创建了簇索引后，Employees表中的数据将按照EmployeeID的顺序在磁盘上进行排序和存储。这意味着如果我们执行范围查询，比如查找所有员工ID在100到200之间的员工，数据库可以非常高效地读取连续的物理存储块来获取结果。

普通索引（Non-Clustered Index）例子
现在，假设我们还想根据员工的LastName进行快速检索，但是不想改变表中数据的物理存储顺序。这时，我们可以创建一个普通索引：

sql
CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_Employees_LastName ON Employees (LastName);
创建了普通索引后，数据库将创建一个单独的数据结构（通常是B树），其中包含了LastName的值和指向Employees表中相应行的指针。这样，当我们根据LastName进行查询时，数据库可以先查找这个索引，然后根据指针快速定位到表中的实际数据行。

效率比较
对于点查询（即查询单个值），簇索引和普通索引通常都非常高效，因为它们都允许数据库快速定位到表中的特定行。
对于范围查询和排序操作，簇索引可能更高效，因为它保证了数据在物理存储上的连续性。
对于插入、更新和删除操作，普通索引通常比簇索引更快，因为簇索引可能需要重新组织表中的数据来保持顺序。然而，这也取决于具体的数据操作模式和表的大小。
在实际应用中，通常会根据查询模式和数据更新频率来选择使用哪种类型的索引。在一些情况下，甚至可能会在同一个表上同时使用簇索引和普通索引来优化不同的查询路径。在数据库中，索引是用来加速数据检索速度的一种数据结构。其中，簇索引（Clustered Index）和普通索引（Non-Clustered Index）是两种常见的索引类型，它们各自有自己的特点和适用场景。

簇索引（Clustered Index）：

一个表只能有一个簇索引。
簇索引决定了表中数据的物理存储顺序。也就是说，数据行是按照簇索引的顺序在磁盘上进行物理排序的。
由于数据是按照簇索引的顺序存储的，所以范围查询（例如：BETWEEN、>、<）在簇索引上非常快。
插入、删除、更新操作可能需要重新组织表中的数据，以保持簇索引的顺序，所以这些操作可能会相对较慢。
普通索引（Non-Clustered Index）：

一个表可以有多个普通索引。
普通索引存储了指向表中数据行的指针，但它并不决定表中数据的物理存储顺序。
普通索引通常用于加速对特定列的查询，特别是当这些列不是按照簇索引的顺序存储时。
由于普通索引不改变数据的物理存储顺序，所以插入、删除、更新操作通常比簇索引快。
哪个效率更高？

这取决于具体的SQL语句和操作。

如果你经常需要执行范围查询或排序操作，并且数据插入、删除、更新的频率相对较低，那么簇索引可能是一个更好的选择。
如果你需要加速对特定列的查询，而这些列与数据的物理存储顺序无关，或者你需要频繁地插入、删除、更新数据，那么普通索引可能更合适。
总之，在选择索引类型时，你需要考虑你的数据访问模式、查询需求以及数据的更新频率。在实际应用中，通常需要通过实验和性能测试来确定哪种索引类型最适合你的特定场景。