通俗点讲

  • 聚簇索引:将数据存储与索引放到了一块,找到索引也就找到了数据
  • 非聚簇索引:将数据存储于索引分开结构,索引结构的叶子节点指向了数据的对应行,myisam通过key_buffer把索引先缓存到内存中,当需要访问数据时(通过索引访问数据),在内存中直接搜索索引,然后通过索引找到磁盘相应数据,这也就是为什么索引不在key buffer命中时,速度慢的原因

澄清一个概念:innodb中,在聚簇索引之上创建的索引称之为辅助索引,辅助索引访问数据总是需要二次查找,非聚簇索引都是辅助索引,像复合索引、前缀索引、唯一索引,辅助索引叶子节点存储的不再是行的物理位置,而是主键值

何时使用聚簇索引与非聚簇索引

聚簇索引具有唯一性

由于聚簇索引是将数据跟索引结构放到一块,因此一个表仅有一个聚簇索引

一个误区:把主键自动设为聚簇索引

聚簇索引默认是主键,如果表中没有定义主键,InnoDB 会选择一个唯一的非空索引代替。如果没有这样的索引,InnoDB 会隐式定义一个主键来作为聚簇索引。InnoDB 只聚集在同一个页面中的记录。包含相邻健值的页面可能相距甚远。如果你已经设置了主键为聚簇索引,必须先删除主键,然后添加我们想要的聚簇索引,最后恢复设置主键即可

此时其他索引只能被定义为非聚簇索引。这个是最大的误区。有的主键还是无意义的自动增量字段,那样的话Clustered index对效率的帮助,完全被浪费了。

刚才说到了,聚簇索引性能最好而且具有唯一性,所以非常珍贵,必须慎重设置。一般要根据这个表最常用的SQL查询方式来进行选择,某个字段作为聚簇索引,或组合聚簇索引,这个要看实际情况。

记住我们的最终目的就是在相同结果集情况下,尽可能减少逻辑IO

结合图再仔细点看

  1. InnoDB使用的是聚簇索引,将主键组织到一棵B+树中,而行数据就储存在叶子节点上,若使用"where id = 14"这样的条件查找主键,则按照B+树的检索算法即可查找到对应的叶节点,之后获得行数据
  2. 对Name列进行条件搜索,则需要两个步骤第一步在辅助索引B+树中检索Name,到达其叶子节点获取对应的主键。第二步使用主键在主索引B+树种再执行一次B+树检索操作,最终到达叶子节点即可获取整行数据。(重点在于通过其他键需要建立辅助索引

MyISM使用的是非聚簇索引,非聚簇索引的两棵B+树看上去没什么不同,节点的结构完全一致只是存储的内容不同而已,主键索引B+树的节点存储了主键,辅助键索引B+树存储了辅助键。表数据存储在独立的地方,这两颗B+树的叶子节点都使用一个地址指向真正的表数据,对于表数据来说,这两个键没有任何差别。由于索引树是独立的,通过辅助键检索无需访问主键的索引树

聚簇索引的优势

看上去聚簇索引的效率明显要低于非聚簇索引,因为每次使用辅助索引检索都要经过两次B+树查找,这不是多此一举吗?聚簇索引的优势在哪?

  1. 由于行数据和叶子节点存储在一起,同一页中会有多条行数据,访问同一数据页不同行记录时,已经把页加载到了Buffer中,再次访问的时候,会在内存中完成访问,不必访问磁盘。这样主键和行数据是一起被载入内存的,找到叶子节点就可以立刻将行数据返回了,如果按照主键Id来组织数据,获得数据更快
  2. 辅助索引使用主键作为"指针"而不是使用地址值作为指针的好处是,减少了当出现行移动或者数据页分裂时辅助索引的维护工作使用主键值当作指针会让辅助索引占用更多的空间,换来的好处是InnoDB在移动行时无须更新辅助索引中的这个"指针"也就是说行的位置(实现中通过16K的Page来定位)会随着数据库里数据的修改而发生变化(前面的B+树节点分裂以及Page的分裂),使用聚簇索引就可以保证不管这个主键B+树的节点如何变化,辅助索引树都不受影响
  3. 聚簇索引适合用在排序的场合,非聚簇索引不适合
  4. 取出一定范围数据的时候,使用用聚簇索引
  5. 二级索引需要两次索引查找,而不是一次才能取到数据,因为存储引擎第一次需要通过二级索引找到索引的叶子节点,从而找到数据的主键,然后在聚簇索引中用主键再次查找索引,再找到数据
  6. 可以把相关数据保存在一起。例如实现电子邮箱时,可以根据用户 ID 来聚集数据,这样只需要从磁盘读取少数的数据页就能获取某个用户的全部邮件。如果没有使用聚簇索引,则每封邮件都可能导致一次磁盘 I/O。

聚簇索引的劣势

  1. 维护索引很昂贵,特别是插入新行或者主键被更新导至要分页(page split)的时候。建议在大量插入新行后,选在负载较低的时间段,通过OPTIMIZE TABLE优化表,因为必须被移动的行数据可能造成碎片。使用独享表空间可以弱化碎片
  2. 表因为使用UUId(随机ID)作为主键,使数据存储稀疏,这就会出现聚簇索引有可能有比全表扫面更慢,

所以建议使用int的auto_increment作为主键

主键的值是顺序的,所以 InnoDB 把每一条记录都存储在上一条记录的后面。当达到页的最大填充因子时(InnoDB 默认的最大填充因子是页大小的 15/16,留出部分空间用于以后修改),下一条记录就会写入新的页中。一旦数据按照这种顺序的方式加载,主键页就会近似于被顺序的记录填满(二级索引页可能是不一样的)

  1. 如果主键比较大的话,那辅助索引将会变的更大,因为辅助索引的叶子存储的是主键值;过长的主键值,会导致非叶子节点占用占用更多的物理空间

为什么主键通常建议使用自增id

聚簇索引的数据的物理存放顺序与索引顺序是一致的,即:只要索引是相邻的,那么对应的数据一定也是相邻地存放在磁盘上的。如果主键不是自增id,那么可以想 象,它会干些什么,不断地调整数据的物理地址、分页,当然也有其他一些措施来减少这些操作,但却无法彻底避免。但,如果是自增的,那就简单了,它只需要一 页一页地写,索引结构相对紧凑,磁盘碎片少,效率也高。

因为MyISAM的主索引并非聚簇索引,那么他的数据的物理地址必然是凌乱的,拿到这些物理地址,按照合适的算法进行I/O读取,于是开始不停的寻道不停的旋转聚簇索引则只需一次I/O。(强烈的对比)

不过,如果涉及到大数据量的排序、全表扫描、count之类的操作的话,还是MyISAM占优势些,因为索引所占空间小,这些操作是需要在内存中完成的

mysql中聚簇索引的设定

聚簇索引默认是主键,如果表中没有定义主键,InnoDB 会选择一个唯一的非空索引代替。如果没有这样的索引,InnoDB 会隐式定义一个主键来作为聚簇索引。InnoDB 只聚集在同一个页面中的记录。包含相邻健值的页面可能相距甚远。

作者:kindol
链接:https://www.jianshu.com/p/fa8192853184
来源:简书
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

聚簇索引和非聚簇索引详解相关推荐

  1. mysql 聚簇索引和非聚簇索引_MySQL学习之——索引

    转自:CSDN MySQL是目前绝大多数互联网公司使用的关系型数据库,它性能出色.资源丰富.成本低廉,是快速搭建互联网应用的首选关系型数据库.但是,俗话说,"好马配好鞍",仅仅会使 ...

  2. mysql 聚簇索引和非聚簇索引_聚簇索引和非聚簇索引

    聚簇索引并不是一种单独的索引类型,而是一种数据存储方式.具体细节依赖于其实现方式. MySQL数据库中innodb存储引擎,B+树索引可以分为聚簇索引(也称聚集索引,clustered index)和 ...

  3. 聚簇索引与非聚簇索引学习总结

    聚簇索引与非聚簇索引的区别 通常情况下,建立索引是加快查询速度的有效手段.但索引不是万能的,靠索引并不能实现对所有 数据的快速存取.事实上,如果索引策略和数据检索需求严重不符的话,建立索引反而会降低查 ...

  4. 聚簇索引、非聚簇索引、普通索引、唯一索引

    一.聚簇索引 VS 非聚簇索引 聚簇索引:将数据存储与索引放到了一块,找到索引也就找到了数据 非聚簇索引:将数据存储于索引分开结构,索引结构的叶子节点指向了数据的对应行,myisam通过key_buf ...

  5. 浅析聚簇索引与非聚簇索引(也叫二级索引)

    通俗点讲 聚簇索引:将数据存储与索引放到了一块,找到索引也就找到了数据 非聚簇索引:将数据存储于索引分开结构,索引结构的叶子节点指向了数据的对应行,myisam通过key_buffer把索引先缓存到内 ...

  6. mysql 聚簇索引和非聚簇索引_图文并茂,说说MySQL索引

    点击上方 小伟后端笔记 ,选择 星标 公众号 重磅资讯.干货,第一时间送达 作者:小小木的博客来源:cnblogs.com/wyc1994666/p/10831039.html 序 开门见山,直接上图 ...

  7. 在mysql中建立聚簇索引_给我一分钟,让你彻底明白MySQL聚簇索引和非聚簇索引...

    推荐阅读:吊打面试官!MySQL灵魂100问,你能答出多少? MySQL的InnoDB索引数据结构是B+树,主键索引叶子节点的值存储的就是MySQL的数据行,普通索引的叶子节点的值存储的是主键值,这是 ...

  8. mysql 聚簇_mysql索引总结(3)-MySQL聚簇索引和非聚簇索引

    非聚簇索引 索引节点的叶子页面就好比一片叶子.叶子头便是索引键值. 先创建一张表: CREATE TABLE `user` ( `id`INT NOT NULL, `name`VARCHAR NOT ...

  9. java中簇如何表示_聚簇索引和非聚簇索引实际上是什么意思?

    我对DB的接触有限,只使用DB作为应用程序程序员. 我想了解Clustered和Non clustered indexes . 我搜索了一下,发现的是: 聚集索引是一种特殊的索引,它重新排序表中记录的 ...

最新文章

  1. DCIC 2021数据挖掘新赛题开放!
  2. 如何为ListView中的ImageView添加动画,谢谢!
  3. 设计模式--享元(Flyweight)模式
  4. Excel VBA窗体上打印系统时间print now出错原因及解决方案
  5. mysql数据库访问编程,mysql 连接数据库
  6. 使用^、(异或、并且)位运算 实现算数加法(+)
  7. 类的声明、成员的访问控制和对象
  8. sql中join类型_SQL Join类型概述和教程
  9. 面向对象——类设计(一)
  10. VS2008安装deffactory.dat文件错误解决方法
  11. Javascript技术之详尽解析event对象
  12. 后端分布式系列:分布式存储-MySQL 数据库事务与复制
  13. 搜索树判断 (25 分)(先序建立二叉树)
  14. 简单使用WPE进行网页嗅探
  15. matlab里转置det,matlab矩阵转置命令
  16. 两阶段最小二乘法原理_什么是两阶段最小二乘法(2sls)?
  17. Hadoop集群搭建(三)
  18. 关于 JSON,什么是JSON
  19. 创业第一步——改变固有思维,建立创业性思维
  20. JavaScript进阶教程(6)—硬核动图让你轻松弄懂递归与深浅拷贝

热门文章

  1. Keras实现LeNet-5网络,与可视化网络
  2. Vue学习笔记(5)(Vuex)
  3. Ajax技术的一些总结
  4. react native 0.56.0
  5. 送给前端开发者的一份新年礼物
  6. MS SQL 语法大全
  7. JavaScript 学习笔记— —Date对象
  8. ACL+NAT实现PC单向访问
  9. Juniper大中国区于肇烈
  10. linux工作原理fiq,读Kernel感悟-Linux内核启动-内核的生成 - kernel hacker 修炼之道——李万鹏 - 博客频道 - CSDN...