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    导语:

    这篇文章主要介绍mysql中innodb的聚簇索引和非聚簇索引,那首先我们要先看下聚簇索引和非聚簇索引的概念是什么,是干什么用的。

    聚簇索引和非聚簇索引的概念

    我们先引用官网上的一段话来看看它们是干嘛的

    Every InnoDB table has a special index called the clustered index where the data for the rows is stored。 Typically, the clustered index is synonymous with the primary key。 To get the best performance from queries, inserts, and other database operations, you must understand how InnoDB uses the clustered index to optimize the most common lookup and DML operations for each table。
    
    When you define a PRIMARY KEY on your table, InnoDB uses it as the clustered index。 Define a primary key for each table that you create。 If there is no logical unique and non-null column or set of columns, add a new auto-increment column, whose values are filled in automatically。
    
    If you do not define a PRIMARY KEY for your table, MySQL locates the first UNIQUE index where all the key columns are NOT NULL and InnoDB uses it as the clustered index。
    
    If the table has no PRIMARY KEY or suitable UNIQUE index, InnoDB internally generates a hidden clustered index named GEN_CLUST_INDEX on a synthetic column containing row ID values。 The rows are ordered by the ID that InnoDB assigns to the rows in such a table。 The row ID is a 6-byte field that increases monotonically as new rows are inserted。 Thus, the rows ordered by the row ID are physically in insertion order。

    有耐性的朋友可以自己翻译看看,这里咱们大概翻译了一下,总结出上面这段话的意思:

    每个InnoDB表都有一个特殊的索引,称为聚簇索引,用于存储行数据。

    1。如果创建了一个主键,InnoDB会将其用作聚簇索引(如果主键没有逻辑唯一且非空的列或列集,最好是设置成自动递增的)

    2。如果没有为表创建主键,则MySQL会在所有键列都不为NULL的情况下找到第一个UNIQUE索引,InnoDB会将其用作聚集索引

    3。如果表没有PRIMARY KEY或合适的UNIQUE索引,则InnoDB在包含行ID值的合成列上内部生成一个名为GEN_CLUST_INDEX的隐藏的聚集索引(隐藏的是看不到的,也就是说不会出现在desc table中,行ID是一个6字节的字段,随着插入新行而单调增加)

    从这三种情况来看的话,就是说不管你有没有创建主键,mysql都会给你弄一个聚簇索引给安排上,你创建了就用你设置的主键为聚簇索引,没有创建就给你来个隐藏的。

    聚簇索引(也称为主键索引)就是携带了行数据的索引,非聚簇索引就是除了聚簇索引之外的索引。这样说起来可能有点干巴巴的,咱们画个图来理解一下。

    假设有一张表test

    create table test(
    id int primary key,
    age int not null,
    name varchar(16),
    PRIMARY KEY (`id`),
    KEY `idx_age` (`age`) USING BTREE,
    KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE,
    )engine=InnoDB;
    

    主键是id,然后有两个普通索引idx_age,idx_name(btree类型的索引),使用的是innodb引擎。

    我们知道id就是聚簇索引,idx_age,idx_name是非聚簇索引。

    现在有三条数据(1,11,'甲'),(2,12,'乙'),(2,13,'丙')。那么他们在数据库中存储的形式是,如下:

    聚簇索引:

    d60ecb5d2d8e18d19b08599615de4afb.png

    非聚簇索引:

    b7fe6896649a998e14a52b11b7cdaff3.png

    可以看到聚簇索引后面是直接跟着的数据,而非聚簇索引指向的是聚簇索引的key值。

    因此非聚簇索引查询数据需要先查到聚簇索引的key,然后用这个key去查询真正的数据(这个过程称为回表)。

    也就是说非聚簇索引是需要查询两次

    如图:

    687f9c8dc4f0917253cd79e48745c82c.png

    所以能走聚簇索引的尽量走聚簇索引(也可以说是尽量走主键),看起来都是走索引,实际上主键要更快。

    而且主键索引如果是自增的int类型,因为长度比较小,占用的空间也比较小。

    覆盖索引

    我们上面说到如果是非聚簇索引的话会需要回表,查询两次,但是如果要查询得字段,数据直接就在索引上是可以不需要回表的。这种索引称为覆盖索引。

    比如我们要查询上面的test表中的age和name两个字段。

    select id,age,name from test where age = 13;

    直接查询的话,会根据age的索引找到id的key,然后再用id去查询出数据。

    但是如果我们创建一个(age,name)的联合索引,情况就不一样了。

    e29659923f3fcd3895cc948ae21bc7f4.png

    因为要返回的值,id在联合索引指向的key上,age和name共同组成了联合索引,因此数据都在(age,name)的联合索引上,并不需要回表在去查询一次,可以大大提高查询得效率。当然这个查询要比较频繁,使用率比较高,毕竟创建索引也是要消耗资源的,实际情况要根据查询频率和索引大小来做出判断。

    有联合索引存在的情况下能走覆盖索引当然是最好的,提高了查询效率。

    注:还有在某些count聚合函数使用的时候可以使用覆盖索引来优化count,比如说select count(age) from test。因为age是有索引了,直接使用到的也是age,所以覆盖索引了,无需回表。

    总结:

    1。聚簇索引和非聚簇索引,查询得时候使用聚簇索引能提高查询效率,尽量避免走非聚簇索引回表的耗时操作

    2。覆盖索引能提高查询效率,主要是避免了回表的操作,查询得时候根据具体情况建立合适的索引走覆盖索引提高查询速度

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  • 关于聚簇索引和非聚簇索引的概念很多同学找了很多教程但是仍然很迷糊。这里给出一篇翻译,并给出我的配图,希望对大家理解有帮助。一、聚簇索引的概念一般来说索引就是如B-树这类可以来存储键值方便快速查找的数据...

    关于聚簇索引和非聚簇索引的概念很多同学找了很多教程但是仍然很迷糊。

    这里给出一篇翻译,并给出我的配图,希望对大家理解有帮助。

    一、聚簇索引的概念

    一般来说索引就是如B-树这类可以来存储键值方便快速查找的数据结构。

    聚簇索引是物理索引,数据表就是按顺序存储的,物理上是连续的。

    一旦创建了聚簇索引,表中的所有列都根据聚簇索引的key来存储。

    因为聚簇索引是按该列的排序存储的,因此一个表只能有一个聚簇索引。

    二、MySQL中InnoDB表的聚簇索引

    每个InnoDB表都需要一个聚簇索引。该聚簇索引可以帮助表优化增删改查操作。

    如果你为表定义了一个主键,MySQL将使用主键作为聚簇索引。

    如果你不为表指定一个主键,MySQL讲索第一个组成列都not null的唯一索引作为聚簇索引。

    如果InnoBD表没有主键且没有适合的唯一索引(没有构成该唯一索引的所有列都NOT NULL),MySQL将自动创建一个隐藏的名字为“GEN_CLUST_INDEX ”的聚簇索引。

    因此每个InnoDB表都有且仅有一个聚簇索引。

    所有不是聚簇索引的索引都叫非聚簇索引或者辅助索引。

    在InnDB存储引擎中,每个辅助索引的每条记录都包含主键,也包含非聚簇索引指定的列。

    MySQL使用这个主键值来检索局促索引。

    因此应该尽可能将主键缩短,否则辅助索引占用空间会更大。

    一般来说用自增的整数型列作为主键列。

    -----------------------华丽分隔符-------------------

    简单解释

    注意:这里的主键是非自增的。普通索引K表示普通的索引非唯一索引。

    AAffA0nNPuCLAAAAAElFTkSuQmCC

    主键是采用B+Tree的数据结构(请看左图),根据上文可以知主键为聚簇索引,物理存储是根据ID的增加排序递增连续存储的。

    普通索引K也是B+Tree的数据结构(请看右图),但是它不是聚簇索引,因此为非聚簇索引或者辅助索引(聚簇索引只可能是主键,或者所有组成唯一键的所有列都为NOT NULL的第一个唯一索引,或者隐式创建的聚簇索引这三种情况)。

    他的叶子节点存储的是索引列的值,它的数据域是聚簇索引即ID。

    假如普通索引k为非唯一索引,要查询k=3的数据。

    需要在k索引查找k=3得到id=30。

    然后在左侧的ID索引树查找ID=30对应的记录R3。

    然后K索引树继续向右查找,发现下一个是k=5不满足(非唯一索引后面有可能有相等的值,因此向右查找到第一个不等于3的地方),停止。

    整个过程从K索引树到主键索引树的过程叫做“回表”。

    --------------------------------

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  • 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,这是了解聚簇索引和非聚簇索引的前提什么是聚簇索引?很简单记住一句话:找到了索引就找到...

    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,这是了解聚簇索引和非聚簇索引的前提

    什么是聚簇索引?

    很简单记住一句话:找到了索引就找到了需要的数据,那么这个索引就是聚簇索引,所以主键就是聚簇索引,修改聚簇索引其实就是修改主键。

    什么是非聚簇索引?

    索引的存储和数据的存储是分离的,也就是说找到了索引但没找到数据,需要根据索引上的值(主键)再次回表查询,非聚簇索引也叫做辅助索引。

    clustered index(MySQL官方对聚簇索引的解释)

    The InnoDB term for a primary key index. InnoDB table storage is organized based on the values of the primary key columns, to speed up queries and sorts involving the primary key columns. For best performance, choose the primary key columns carefully based on the most performance-critical queries. Because modifying the columns of the clustered index is an expensive operation, choose primary columns that are rarely or never updated.

    注意标黑的那段话,聚簇索引就是主键的一种术语

    一个例子

    下面我们创建了一个学生表,做三种查询,来说明什么情况下是聚簇索引,什么情况下不是。

    create table student (

    id bigint,

    no varchar(20) ,

    name varchar(20) ,

    address varchar(20) ,

    PRIMARY KEY (`branch_id`) USING BTREE,

    UNIQUE KEY `idx_no` (`no`) USING BTREE

    )ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC;

    第一种,直接根据主键查询获去所有字段数据,此时主键时聚簇索引,因为主键对应的索引叶子节点存储了id=1的所有字段的值。

    select * from student where id = 1

    第二种,根据编号查询编号和名称,编号本身是一个唯一索引,但查询的列包含了学生编号和学生名称,当命中编号索引时,该索引的节点的数据存储的是主键ID,需要根据主键ID重新查询一次,所以这种查询下no不是聚簇索引

    select no,name from student where no = 'test'

    第三种,我们根据编号查询编号(有人会问知道编号了还要查询?要,你可能需要验证该编号在数据库中是否存在),这种查询命中编号索引时,直接返回编号,因为所需要的数据就是该索引,不需要回表查询,这种场景下no是聚簇索引

    select no from student where no = 'test'

    总结

    主键一定是聚簇索引,MySQL的InnoDB中一定有主键,即便研发人员不手动设置,则会使用unique索引,没有unique索引,则会使用数据库内部的一个行的id来当作主键索引,其它普通索引需要区分SQL场景,当SQL查询的列就是索引本身时,我们称这种场景下该普通索引也可以叫做聚簇索引,MyisAM引擎没有聚簇索引。

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  • 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)和辅助索引(有时也称非聚簇索引或二...
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    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)和辅助索引(有时也称非聚簇索引或二级索引,secondary index,non-clustered index)。

    这两种索引内部都是B+树,聚集索引的叶子节点存放着一整行的数据。

    Innobd中的主键索引是一种聚簇索引,非聚簇索引都是辅助索引,像复合索引、前缀索引、唯一索引。

    Innodb使用的是聚簇索引,MyISam使用的是非聚簇索引

    聚簇索引(聚集索引)

    聚簇索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树,同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据,也将聚集索引的叶子节点称为数据页。这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的一部分,每张表只能拥有一个聚簇索引。

    Innodb通过主键聚集数据,如果没有定义主键,innodb会选择非空的唯一索引代替。如果没有这样的索引,innodb会隐式的定义一个主键来作为聚簇索引。

    聚簇索引的优缺点

    优点:

    1.数据访问更快,因为聚簇索引将索引和数据保存在同一个B+树中,因此从聚簇索引中获取数据比非聚簇索引更快

    聚簇索引对于主键的排序查找和范围查找速度非常快

    缺点:

    插入速度严重依赖于插入顺序,按照主键的顺序插入是最快的方式,否则将会出现页分裂,严重影响性能。因此,对于InnoDB表,我们一般都会定义一个自增的ID列为主键

    更新主键的代价很高,因为将会导致被更新的行移动。因此,对于InnoDB表,我们一般定义主键为不可更新。

    3.二级索引访问需要两次索引查找,第一次找到主键值,第二次根据主键值找到行数据。

    辅助索引(非聚簇索引)

    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。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。通过辅助索引首先找到的是主键值,再通过主键值找到数据行的数据页,再通过数据页中的Page Directory找到数据行。

    Innodb辅助索引的叶子节点并不包含行记录的全部数据,叶子节点除了包含键值外,还包含了相应行数据的聚簇索引键。

    辅助索引的存在不影响数据在聚簇索引中的组织,所以一张表可以有多个辅助索引。在innodb中有时也称辅助索引为二级索引。

    f8cee04f3912fda6e11362bb7d01c83d.png

    Innodb聚簇索引和MyIsam非聚簇索引的比较说明

    参考博客:https://www.cnblogs.com/zlcxbb/p/5757245.html

    InnoDB索引实现

    InnoDB也使用B+Tree作为索引结构,但具体实现方式却与MyISAM截然不同.

    1)主键索引:

    MyISAM索引文件和数据文件是分离的,索引文件仅保存数据记录的地址。而在InnoDB中,表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构,这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键,因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。

    acbde6a68a7caf0ce317a58aa4e0faf8.png

    (图inndb主键索引)是InnoDB主索引(同时也是数据文件)的示意图,可以看到叶节点包含了完整的数据记录。这种索引叫做聚集索引。因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集,所以InnoDB要求表必须有主键(MyISAM可以没有),如果没有显式指定,则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键,如果不存在这种列,则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键,这个字段长度为6个字节,类型为长整形。

    2)InnoDB的辅助索引

    InnoDB的所有辅助索引都引用主键作为data域。例如,下图为定义在Col3上的一个辅助索引:

    1e18f8d52525f5d0199e1ba9489cff53.png

    InnoDB 表是基于聚簇索引建立的。因此InnoDB 的索引能提供一种非常快速的主键查找性能。不过,它的辅助索引(Secondary Index, 也就是非主键索引)也会包含主键列,所以,如果主键定义的比较大,其他索引也将很大。如果想在表上定义 、很多索引,则争取尽量把主键定义得小一些。InnoDB 不会压缩索引。

    文字符的ASCII码作为比较准则。聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效,但是辅助索引搜索需要检索两遍索引:首先检索辅助索引获得主键,然后用主键到主索引中检索获得记录。

    不同存储引擎的索引实现方式对于正确使用和优化索引都非常有帮助,例如知道了InnoDB的索引实现后,就很容易明白1、为什么不建议使用过长的字段作为主键,因为所有辅助索引都引用主索引,过长的主索引会令辅助索引变得过大。再例如,2、用非单调的字段作为主键在InnoDB中不是个好主意,因为InnoDB数据文件本身是一颗B+Tree,非单调的主键会造成在插入新记录时数据文件为了维持B+Tree的特性而频繁的分裂调整,十分低效,而使用自增字段作为主键则是一个很好的选择。

    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。若对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。

    MyISAM索引实现

    MyISAM索引文件和数据文件是分离的,索引文件仅保存数据记录的地址

    1)主键索引:

    MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址。下图是MyISAM主键索引的原理图:

    e2afa82dd7019e1c261d97644dbe3f7e.png

    这里设表一共有三列,假设我们以Col1为主键,图myisam1是一个MyISAM表的主索引(Primary key)示意。可以看出MyISAM的索引文件仅仅保存数据记录的地址。

    2)辅助索引(Secondary key)

    在MyISAM中,主索引和辅助索引(Secondary key)在结构上没有任何区别,只是主索引要求key是唯一的,而辅助索引的key可以重复。如果我们在Col2上建立一个辅助索引,则此索引的结构如下图所示:

    e73ca44bc6a2d81c35c24a86055c6c3a.png

    同样也是一颗B+Tree,data域保存数据记录的地址。因此,MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引,如果指定的Key存在,则取出其data域的值,然后以data域的值为地址,读取相应数据记录。

    MyISAM的索引方式也叫做“非聚集”的,之所以这么称呼是为了与InnoDB的聚集索引区分。

    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。

    为了更形象说明这两种索引的区别,我们假想一个表如下图存储了4行数据。其中Id作为主索引,Name作为辅助索引。图示清晰的显示了聚簇索引和非聚簇索引的差异。

    问题:主键索引是聚集索引还是非聚集索引?

    在Innodb下主键索引是聚集索引,在Myisam下主键索引是非聚集索引

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    聚簇索引和非聚簇索引的区别

    聚簇索引的叶子节点存放的是主键值和数据行,支持覆盖索引;二级索引的叶子节点存放的是主键值或指向数据行的指针。

    由于节子节点(数据页)只能按照一颗B+树排序,故一张表只能有一个聚簇索引。辅助索引的存在不影响聚簇索引中数据的组织,所以一张表可以有多个辅助索引

    原文链接:https://blog.csdn.net/lm1060891265/article/details/81482136

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