对结果集中有多个元组的查询（例如查看某门成绩的成绩表）分类似三种情况：不建立索引，（学号上）建立非聚簇索引，（学号上）建立聚簇索引。用查询分析器的执行步骤和结果对执行进行分析比较

针对这个问题，我们需要考虑到数据库中的索引和查询优化。

在数据库中，索引是一种用于加速查询的数据结构，它可以使得数据库系统更快地定位到满足查询条件的记录。在建立索引的情况下，查询速度可以得到显著的提升。但是，索引也会占用存储空间，并且在插入、更新和删除数据时会稍微减慢速度。

对于结果集中有多个元组的查询，我们可以分别对三种情况进行分析比较。

1. 不建立索引：

执行步骤：数据库系统需要扫描整个表来找到满足查询条件的记录。

结果分析：这种情况下，查询速度较慢，因为需要扫描整个表。在数据量较大的情况下，查询时间会更长。

2. 建立非聚簇索引：

执行步骤：数据库系统使用非聚簇索引来定位满足查询条件的记录，然后通过索引找到实际数据。

结果分析：这种情况下，查询速度相对较快。由于查询使用索引来定位数据，所以在数据量较大的情况下，查询速度也会很快。

3. 建立聚簇索引：

执行步骤：数据库系统使用聚簇索引来定位满足查询条件的记录。由于数据和索引存储在一起，所以不需要再通过索引找到实际数据。

结果分析：这种情况下，查询速度最快。由于数据和索引存储在一起，所以查询速度会更快。在数据量较大的情况下，查询速度也会很快。

我们可以通过查询分析器来观察三种情况的执行步骤和结果。以SQL Server为例，我们可以使用以下语句来创建一个非聚簇索引：

CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_score ON score_table(student_id);

使用以下语句来创建一个聚簇索引：

CREATE CLUSTERED INDEX idx_score ON score_table(student_id);

然后我们可以使用以下语句来查询某门成绩的成绩表：

SELECT * FROM score_table WHERE course_id = 'math';

在查询分析器中，我们可以看到这个查询的执行计划。执行计划显示了数据库系统如何执行查询。我们可以通过执行计划来比较三种情况的查询性能。

在没有索引的情况下，执行计划显示了一个全表扫描的操作，这意味着数据库系统需要扫描整个表来找到满足查询条件的记录。在建立了非聚簇索引的情况下，执行计划显示了一个索引扫描的操作，这意味着数据库系统使用索引来定位满足查询条件的记录。在建立了聚簇索引的情况下，执行计划显示了一个聚簇索引扫描的操作，这意味着数据库系统使用聚簇索引来定位满足查询条件的记录。

通过比较执行计划，我们可以发现建立索引可以显著提高查询性能。聚簇索引的查询性能最优，但是在更新和删除数据时会稍微减慢速度。因此，在实际应用中，需要权衡查询性能和数据更新的速度。