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    mysql聚簇索引和非聚簇索引的区别

    mysql聚簇索引和非聚簇索引的区别是:对于聚簇索引,表数据按顺序存储,即索引顺序和表记录物理存储顺序一致;对于非聚簇索引,表数据存储顺序与索引顺序无关。

     

     

    mysql聚簇索引和非聚簇索引的区别介绍:

    聚簇索引:

    表数据按顺序存储,即索引顺序和表记录物理存储顺序一致。

    聚簇索引 叶子节点存储数据行和B-Tree索引。

    在一个表中只能有一个聚簇索引,因为真实物理存储顺序只能有一种。

    聚簇索引是稀疏索引,数据页上一级索引存储是页指针,非行指针。

    非聚簇索引:

    表数据存储顺序与索引顺序无关。

    对于非聚簇索引,叶节点包含行主键值和主键值作为指向行的“指针”,通过二级索引查找,两次B-Tree查找 InnoDB自适应哈希索引能够减少这样重复工作。

    非聚簇索引是密集索引,在数据页的上一级索引页它为每一个数据行存储一条记录。

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  • 数据库表索引从数据存储方式上可以分为聚簇索引和非聚簇索引(又叫二级索引)两种。 Innodb聚簇索引在同一个B-Tree中保存了索引列和具体数据,在聚簇索引中,实际数据保存在叶子页中,中间节点页保存指向...

    聚簇索引

    数据库表的索引从数据存储方式上可以分为聚簇索引非聚簇索引(又叫二级索引)两种

    Innodb的聚簇索引在同一个B-Tree中保存了索引列和具体的数据,在聚簇索引中,实际的数据保存在叶子页中,中间的节点页保存指向下一层页面的指针。“聚簇”的意思是数据行被按照一定顺序一个个紧密地排列在一起存储。
    一个表只能有一个聚簇索引, 因为在一个表中数据的存放方式只有一种。

    非聚簇索引

    将数据与索引分开存储,索引结构的叶子节点指向了数据对应的位置

    在innodb中,在聚簇索引之上创建的索引称之为辅助索引,非聚簇索引都是辅助索引,
    像复合索引、前缀索引、唯一索引。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,辅助索引访问数据总是需要二次查找。

    在这里插入图片描述

    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(假设Name为非主键索引)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)

    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。

    表中行的物理顺序和索引中行的物理顺序是相同的,在创建任何非聚簇索引之前创建聚簇索引,这是因为聚簇索引改变了表中行的物理顺序,数据行 按照一定的顺序排列,并且自动维护这个顺序;

    聚簇索引默认是主键,如果表中没有定义主键,InnoDB 会选择一个唯一且非空的索引代替。如果没有这样的索引,InnoDB 会隐式定义一个主键(类似oracle中的RowId)来作为聚簇索引。如果已经设置了主键为聚簇索引又希望再单独设置聚簇索引,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。

    MyISAM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。

    在这里插入图片描述

    使用聚簇索引的优势:

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

    1.由于行数据和聚簇索引的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(缓存器),再次访问时,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.辅助索引的叶子节点,存储主键值,而不是数据的存放地址。好处是当行数据放生变化时,索引树的节点也需要分裂变化;或者是我们需要查找的数据,在上一次IO读写的缓存中没有,需要发生一次新的IO操作时,可以避免对辅助索引的维护工作,只需要维护聚簇索引树就好了。另一个好处是,因为辅助索引存放的是主键值,减少了辅助索引占用的存储空间大小。

    注:我们知道一次io读写,可以获取到16K大小的资源,我们称之为读取到的数据区域为Page。而我们的B树,B+树的索引结构,叶子节点上存放好多个关键字(索引值)和对应的数据,都会在一次IO操作中被读取到缓存中,所以在访问同一个页中的不同记录时,会在内存里操作,而不用再次进行IO操作了。除非发生了页的分裂,即要查询的行数据不在上次IO操作的换村里,才会触发新的IO操作。

    3.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)

    4.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。

    聚簇索引需要注意的地方

    当使用主键为聚簇索引时,主键最好不要使用uuid,因为uuid的值太过离散,不适合排序且可能出线新增加记录的uuid,会插入在索引树中间的位置,导致索引树调整复杂度变大,消耗更多的时间和资源。

    建议使用int类型的自增,方便排序并且默认会在索引树的末尾增加主键值,对索引树的结构影响最小。而且,主键值占用的存储空间越大,辅助索引中保存的主键值也会跟着变大,占用存储空间,也会影响到IO操作读取到的数据量。

    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。

    资料参考:
    《MySQL技术内幕:InnoDB存储引擎》第2版

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  • 1.聚簇索引和非聚簇索引的概念 2.两者详细介绍 3. 两者的区别 3.1 数据存储方式 3.2二级索引查询 1.聚簇索引和非聚簇索引的概念 数据库表的索引从数据存储方式上可以分为聚簇索引和非聚簇索引两种。“聚簇”的...

     

    目录

    1.聚簇索引和非聚簇索引的概念

    2.两者详细介绍

    2.1 聚簇索引

    2.2 非聚簇索引

    3. 两者的区别

    3.1 数据存储方式

    3.2 二级索引查询


    1.聚簇索引和非聚簇索引的概念

     数据库表的索引从数据存储方式上可以分为聚簇索引和非聚簇索引两种。“聚簇”的意思是数据行被按照一定顺序一个个紧密地排列在一起存储。我们熟悉的InnoDB和MyISAM两大引擎,InnoDB的默认数据结构是聚簇索引,而MyISAM是非聚簇索引。

    聚簇索引(Clustered Index)并不是一种单独的索引类型,而是一种数据存储方式。当表有了聚簇索引的时候,表的数据行都存放在索引树的叶子页中。无法把数据行放到两个不同的地方,所以一张表只允许有一个聚簇索引。InnoDB的聚簇索引实际上是将索引和数据保存中同一个B-Tree中。InnoDB通过主键聚集数据,如果没有定义主键,InnoDB会选择一个唯一的的非空索引代替。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。

    非聚簇索引(NoClustered Index),又叫二级索引。二级索引的叶子节点中保存的不是指向行的物理指针,而是行的主键值。当通过二级索引查找行,存储引擎需要在二级索引中找到相应的叶子节点,获得行的主键值,然后使用主键去聚簇索引中查找数据行,这需要两次B-Tree查找。

    2.两者详细介绍

    2.1 聚簇索引

    因为聚簇和非聚簇索引本质上是数据存储方式,需要依赖于载体,即以InnoDB引起来讲解聚簇索引,以MyISAM来讲解非聚簇索引。下述讲解的图都引用自《高性能MySQL》。

    对于InnoDB引擎来说,是按照聚簇索引的形式存储数据:

    它的每个聚簇索引的叶子节点都包含主键值、事务ID、回滚指针(用于事务和MVCC)以及余下的列。从物理文件也可以看出 InnoDB的数据文件只有数据结构文件.frm和数据文件.ibd 其中.ibd中存放的是数据和索引信息 是存放在一起的。

    InnoDB的二级索引和主键索引也有很大的不同,二级索引存放的是主键值而不是行指针,减少了移动数据或者分裂时维护二级索引的开销,因为不需要更新索引的行指针。

    聚簇索引的特点:

    优点:

    1. 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量的数据页就能获取某个用户全部邮件,如果没有使用聚集索引,则每封邮件都可能导致一次磁盘IO。
    2. 数据访问更快,聚集索引将索引和数据保存在同一个B-Tree中,因此从聚集索引中获取数据通常比在非聚集索引中查找要快。
    3. 使用覆盖索引扫描的查询可以直接使用页节点中的主键值。

    缺点:

    1. 聚簇数据最大限度地提高了IO密集型应用的性能,但如果数据全部放在内存中,则访问的顺序就没有那么重要了,聚集索引也没有什么优势了。
    2. 插入速度严重依赖于插入顺序,按照主键的顺序插入是加载数据到InnoDB表中速度最快的方式,但如果不是按照主键顺序加载数据,那么在加载完成后最好使用optimize table命令重新组织一下表。
    3. 更新聚集索引列的代价很高,因为会强制InnoDB将每个被更新的行移动到新的位置。
    4. 基于聚集索引的表在插入新行,或者主键被更新导致需要移动行的时候,可能面临页分裂的问题,当行的主键值要求必须将这一行插入到某个已满的页中时,存储引擎会将该页分裂成两个页面来容纳该行,这就是一次页分裂操作,页分裂会导致表占用更多的磁盘空间。
    5. 聚集索引可能导致全表扫描变慢,尤其是行比较稀疏,或者由于页分裂导致数据存储不连续的时候。
    6. 二级索引可能比想象的更大,因为在二级索引的叶子节点包含了引用行的主键列。
    7. 二级索引访问需要两次索引查找,而不是一次。

    2.2 非聚簇索引

    对于MyISAM引擎来说,是按照非聚簇索引的形式存储数据:

    原始数据:

     存储方式:

    按照列值和行号来组织索引的,叶子节点中保存的实际上是指向存放数据块的指针。从物理文件中也可以看出MyISAM的索引文件.MYI和数据文件.MYD是分开存储的 是相对独立的。

    举例:执行流程:select * from user where id =1
    1、查看该user表的myi索引文件中有没有以id为索引的索引树
    2、在id索引树上通过id值找到相应节点,从而得到节点的数据(叶子节点存的是索引值和数据地址,数据地址指向当前表myd数据文件具体的哪一行)
    3、根据数据地址去myd文件里找到对应的数据返回。

    3. 两者的区别

    3.1 数据存储方式

    最直观的区别是反映在数据存储方式上,在MySQL数据库中InnoDB(聚簇)和MyISAM(非聚簇)数据存储文件格式如下:

    存储引擎是InnoDB, 在data目录下会看到2类文件:.frm、.ibd
    (1)*.frm--表结构的文件。
    (2)*.ibd--表数据文件
    
    存储引擎是MyISAM, 在data目录下会看到3类文件:.frm、.myi、.myd 
    (1)*.frm--表定义,是描述表结构的文件。
    (2)*.MYD--"D"数据信息文件,是表的数据文件。
    (3)*.MYI--"I"索引信息文件,是表数据文件中任何索引的数据树

    示意图,test1的存储引擎为InnoDB,test2的存储引擎为MyISAM:

    聚簇索引和非聚簇索引的存储方式区别:

    1. 在MyISAM引擎索引和数据是分开存储的,而InnoDB是索引和数据是一起以idb文件的形式进行存储的。
    2. 在访问速度上,聚簇索引比非聚簇索引快。非聚簇索引需要先查询一遍索引文件,得到索引,跟据索引获取数据。而聚簇索引的索引树的叶子节点的直接指向要查找的数据行。

    3.2 二级索引查询

    对于采用聚簇索引的InnoDB引擎的主键索引B+Tree和MyISAM的主键索引树以及MyISAM的二级索引B+Tree都是采用这样的结构。

     但是InnoDB的二级索引B+Tree却是这样的:

    可以得出:
      在使用二级索引进行查询的时候,InnoDB首先通过二级索引B+Tree得到数据行的主键索引,然后再通过主键索引树查询数据。所以在二级索引,InnoDB的性能消耗比较大。
      但是,这种情况在InnoDB中有一定的优化,不是认为控制的,而是引擎实现的,通过二级索引查询多了,InnoDB会生成自适应的哈希索引。

    引用高性能MySQL的图能更加清晰的看到其差异:

    从图中可以看出 InnoDB二级索引的叶子节点存放的是KEY字段+主键值,因此首先通过二级索引查找到的是主键值,再根据主键值在主键索引中查找到相应的数据文件。而MyISAM的二级索引存放的还是列值和行号的组合 叶子节点中保存的是指向物理数据的指针,因此它的主建索引和二级索引的结构并没有任何区别,只是说主键索引的索引值是唯一且非空的,而MyISAM引擎可以不设置主键。InnoDB引擎是必须设置主键的,需要依赖主键生成聚簇索引。 

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  • 在《数据库原理》里面,对聚簇索引的解释是:聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序,而对非聚簇索引的解释是:索引顺序与数据物理排列顺序无关。正式因为如此,所以一个表最多只能有一个聚簇索引。 聚簇索引...

    在《数据库原理》里面,对聚簇索引的解释是:聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序,而对非聚簇索引的解释是:索引顺序与数据物理排列顺序无关。正式因为如此,所以一个表最多只能有一个聚簇索引。


    聚簇索引的叶节点就是数据节点,而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点,并保留一个链接指向对应数据块

    聚簇索引主键的插入速度要比非聚簇索引主键的插入速度慢很多。
    相比之下,聚簇索引适合排序,非聚簇索引不适合用在排序的场合。因为聚簇索引本身已经是按照物理顺序放置的,排序很快。非聚簇索引则没有按序存放,需要额外消耗资源来排序。
    当你需要取出一定范围内的数据时,用聚簇索引也比用非聚簇索引好。

    索引有两种类型:聚簇索引和非聚簇索引。
    在聚簇索引中,索引树的叶级页包含实际的数据:记录的索引顺序与物理顺序相同。
    在非聚簇索引中,叶级页指向表中的记录:记录的物理顺序与逻辑顺序没有必然的联系。

    聚簇索引非常象目录表,目录表的顺序与实际的页码顺序是一致的。非聚簇索引则更象书的标准索引表,索引表中的顺序通常与实际的页码顺序是不一致的。一本书也许有多个索引。例如,它也许同时有主题索引和作者索引。同样,一个表可以有多个非聚簇索引。

    通常情况下,你使用的是聚簇索引,但是你应该对两种类型索引的优缺点都有所理解。

    每个表只能有一个聚簇索引,因为一个表中的记录只能以一种物理顺序存放。通常你要对一个表按照标识字段建立聚簇索引。但是,你也可以对其它类型的字段建立聚簇索引,如字符型,数值型和日期时间型字段。

    从建立了聚簇索引的表中取出数据要比建立了非聚簇索引的表快。当你需要取出一定范围内的数据时,用聚簇索引也比用非聚簇索引好。例如,假设你用一个表来记录访问者在你网点上的活动。如果你想取出在一定时间段内的登录信息,你应该对这个表的DATETIME型字段建立聚簇索引。

    对聚簇索引的主要限制是每个表只能建立一个聚簇索引。但是,一个表可以有不止一个非聚簇索引。实际上,对每个表你最多可以建立249个非聚簇索引。你也可以对一个表同时建立聚簇索引和非聚簇索引。

    假如你不仅想根据日期,而且想根据用户名从你的网点活动日志中取数据。在这种情况下,同时建立一个聚簇索引和非聚簇索引是有效的。你可以对日期时间字段建立聚簇索引,对用户名字段建立非聚簇索引。如果你发现你需要更多的索引方式,你可以增加更多的非聚簇索引。

    非聚簇索引需要大量的硬盘空间和内存。另外,虽然非聚簇索引可以提高从表中 取数据的速度,它也会降低向表中插入和更新数据的速度。每当你改变了一个建立了非聚簇索引的表中的数据时,必须同时更新索引。因此你对一个表建立非聚簇索引时要慎重考虑。如果你预计一个表需要频繁地更新数据,那么不要对它建立太多非聚簇索引。另外,如果硬盘和内存空间有限,也应该限制使用非聚簇索引的数量。


    索引属性
    这两种类型的索引都有两个重要属性:你可以用两者中任一种类型同时对多个字段建立索引(复合索引);两种类型的索引都可以指定为唯一索引。

    你可以对多个字段建立一个复合索引,甚至是复合的聚簇索引。假如有一个表记录了你的网点访问者的姓和名字。如果你希望根据完整姓名从表中取数据,你需要建立一个同时对姓字段和名字字段进行的索引。这和分别对两个字段建立单独的索引是不同的。当你希望同时对不止一个字段进行查询时,你应该建立一个对多个字段的索引。如果你希望对各个字段进行分别查询,你应该对各字段建立独立的索引。

    两种类型的索引都可以被指定为唯一索引。如果对一个字段建立了唯一索引,你将不能向这个字段输入重复的值。一个标识字段会自动成为唯一值字段,但你也可以对其它类型的字段建立唯一索引。假设你用一个表来保存你的网点的用户密码,你当然不希望两个用户有相同的密码。通过强制一个字段成为唯一值字段,你可以防止这种情况的发生。 
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