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  • 于是到网上查阅资料找到了原因:因为我的mysql引擎是innodb,二在innodb里的聚簇索引不能单独建立聚簇索引,一般默认已主键为聚簇索引innodb索引分类:聚簇索引(clustered index)1) 有主键时,根据主键创建聚簇索引2)...

    今天在mysql上建立聚簇索引,发现使用了create cluster index 会报语法错误。于是到网上查阅资料找到了原因:因为我的mysql引擎是innodb,二在innodb里的聚簇索引不能单独建立聚簇索引,一般默认已主键为聚簇索引

    innodb索引分类:聚簇索引(clustered index)1)  有主键时,根据主键创建聚簇索引2)  没有主键时,会用一个唯一且不为空的索引列做为主键,成为此表的聚簇索引3) 如果以上两个都不满足那innodb自己创建一个虚拟的聚集索引

    索引相关常用命令:1) 创建主键 CREATE TABLE `pk_tab2` (

    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

    `a1` varchar(45) DEFAULT NULL,

    PRIMARY KEY (`id`)

    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

    2) 创建唯一索引create unique index indexname on tablename(columnname);

    alter table tablename add unique index indexname(columnname);

    3) 创建单列一般索引create index indexname on tablename(columnname);

    alter table tablename add index indexname(columnname);

    4) 创建单列前缀索引create index indexname on tablename(columnname(10));    //单列的前10个字符创建前缀索引

    alter table tablename add index indexname(columnname(10)); //单列的前10个字符创建前缀索引

    5) 创建复合索引create index indexname on tablename(columnname1,columnname2);    //多列的复合索引

    create index indexname on tablename(columnname1,columnname2(10));    //多列的包含前缀的复合索引

    alter table tablename add index indexname(columnname1,columnname2); //多列的复合索引

    alter table tablename add index indexname(columnname1,columnname(10)); //多列的包含前缀的复合索引

    6) 删除索引drop index indexname on tablename;;

    alter table tablename drop  index indexname;

    7) 查看索引show index from tablename;

    show create table pk_tab2;

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  • 聚簇,其实是相对于InnoDB这个数据库引擎来说的,因此在将聚簇索引的时候,我们通过InnoDB和MyISAM这两个MySQL的数据库引擎展开。InnoDB和MyISAM的数据分布对比CREATE TABLE test (col1 int NOT NULL,col2 int NOT ...

    聚簇,其实是相对于InnoDB这个数据库引擎来说的,因此在将聚簇索引的时候,我们通过InnoDB和MyISAM这两个MySQL的数据库引擎展开。

    InnoDB和MyISAM的数据分布对比

    CREATE TABLE test (col1 int NOT NULL,

    col2 int NOT NULL,

    PRIMARY KEY(col1),

    KEY(col2));

    首先通过以上SQL语句创建出一个表格,其中col1是主键,两列数据均创建了索引。然后我们数据的主键取值为1-10000,按照随机的顺序插入数据库中。

    MyISAM的数据分布

    MyISAM的数据存储逻辑比较简单,就是按照数据插入的顺序创建出一个数据表格。直观上来看如下图:

    726b5205d814421259415a8cf505379d.png

    可以看出,数据就是按照插入的顺序“一行一行”生成的。前面还会有一个行号的字段,用处就是在查找到索引的时候能够快速地定位到该行索引的位置。

    我们再来看一下具体的细节:

    bbd4a91d3185f22d1434b8d0f692ecb8.png

    上图展示的情况就是在MyISAM引擎下,按照主键建立的索引的具体实现。可以看出在主键按照顺序排列在叶子结点上的同时,节点中还存储着这个主键在数据库表格中存在的具体的行号,正如我们上面所说的,这个行号可以帮助我们快速地定位到表中数据的位置,也可以把这个行号理解为一个指针,指向了这个主键所在的具体数据行。

    那么如果我们按照col2建立索引呢?会有什么不同吗?答案是不会的:

    4242c9b11ed9dd4cb9e7b5b92f3e3b12.png

    所以得到的结论就是在MyISAM中建立索引是否是主键索引其实是没有区别的,唯一不同的就是这是一个“主键的索引”。

    InnoDB的数据分布

    因为InnoDB支持聚簇索引,所以会与MyISAM上的索引实现方式有所区别。

    我们先看看基于主键的聚簇索引在InnoDB上的实现方式:

    ed71be8b922823cf8d42eac73b430173.png

    首先,和MyISAM上的主键索引一样,这里的索引的叶子结点上同样也是包括了主键的值,并且主键的值是按照顺序排列的。不同的是,每一个叶子结点还包括了事务id,回滚指针和其他非主键列的值(这里指的col2)。所以我们可以理解为InnoDB上的聚簇索引,是将原来表格中的所有的行数据按照主键进行排列然后放在了索引的叶子节点上。这就是一个与MyISAM在主键索引上的一个不同。 MyISAM的主键索引在查找到对应的主键值之后需要通过指针(行号)再去表中找到相对应的数据行,而InnoDB的主键索引,将数据信息全部放在了索引里面,可以直接在索引中查找拿到。

    再来看看InnoDB中的二级索引的情况:

    09218fa56cf0ec866b1a11157c3272b6.png

    可以看到,和InnoDB中的主键索引不同,二级索引并没有在叶子结点存储所有的行数据信息,而是除了索引列的值外,只存储了这个数据行所对应的主键的信息。我们知道在MyISAM中,二级索引和主键索引一样,除了索引列的值外,只存储了一个指针(行号)的信息。

    对比一下两个引擎上的二级索引。即存储指针和存储主键值的优劣。

    首先存储主键值会比只存储一个指针带来的空间开销更大。但是当我们数据表在进行分裂或者其他改变结构的操作的时候,存储主键值的索引并不会收到影响,而存储指针的索引,可能就要重新进行更新维护。

    用一个图对两个引擎中的两种索引进行对比:

    3b3d9a380017987fdff0dc3eb5d6346c.png

    总结

    到此这篇关于MySQL学习教程之聚簇索引的文章就介绍到这了,更多相关MySQL聚簇索引内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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  • 在绝大多数情况下,Mysql索引都是基于B+树的,而索引可以提高数据查询的效率。但是Mysql是如何利用B+树进行查询... 当你执行下面这条创建索引的sql语句时:create index id_name on teacher(name);Mysql就会在磁盘中...

    在绝大多数情况下,Mysql索引都是基于B+树的,而索引可以提高数据查询的效率。但是Mysql是如何利用B+树进行查询的呢?索引的作用只是提高查询效率吗?

    Mysql中的B+Tree索引

    假设有一张教师表,里面有教师编号、名字、学科、薪资四个字段。

    当你执行下面这条创建索引的sql语句时:create index id_name on teacher(name);Mysql就会在磁盘中构建这样一颗B+树:

    f434e39a9b55b0f7c02da24be51549da.png

    这样一棵树有什么用呢?首先当然是加速查询。

    举个简单的例子,假设现在要查找名字为“Mozart”的教师的数据:select * from teacher where name = "Mozart";既然我们已经建立了B+树,那么就要好好利用它来加速查询,而不是傻傻的去遍历整张表。

    从根节点开始,我们发现,根节点就是”Mozart”,不过很可惜,根节点上面只有name字段的信息,没有其他字段的数据。

    这是B+树的一个特点——只有叶子节点(leaf nodes)会指向行数据。

    我们比较了要查找的值和搜索码值,发现相等,于是跳到搜索码右边的指针指向的节点,也就是“Srinivasan”所在的节点(注意,这里的节点是指下图红色框画出的区域)。

    d9290369694458a450a0f050af1c79af.png

    接着,我们遍历当前节点的搜索码值,和要查找的值做比较。

    我们发现“Srinivasan”已经大于我们要查找的”Mozart”了,于是就此止步,跟随着“Srinivasan”左边的指针,跳到下一级的节点。

    6075cb36c066d86c7989a75ba7be1fc5.png

    接着,还是一样,我们继续遍历当前节点的搜索码值,和要查找的值做比较。

    这时我们又碰到了一个搜索码值为”Mozart”的块,和上次不同的是,这次是在叶子节点找到的,而不是根节点。叶子节点的指针指向行数据。

    于是,我们循着”Mozart”左边指针的指引,找到了”Mozart”的行数据。

    25098d04b711f0b39a4f772cd8b00fc8.png

    当然,这只是最最简洁的描述,如果name没有加唯一索引,那么mysql还需要遍历下一个块,看看搜索码值是不是也是”Mozart”。另外,叶子节点也不会直接存储行数据的位置,而是存储聚簇索引(clustered index)的值,通过聚簇索引去找到数据的位置,这个在后面会解释。

    B+树的查找原则:

    1、从节点最左边的搜索码值开始,向右遍历

    2、如果搜索码值大于被查找值,则跳到搜索码值左边指针指向的节点

    3、如果等于,则跳到右边指针指向的节点

    4、如果小于,则遍历下一个搜索码值

    5、如果遍历完了整个节点,还是没发现有大于等于被查找值的搜索码,则跳到该节点最后一个非空指针指向的节点

    6、不断循环,直到找到被查找值,或者发现被查找值不存在

    作为测验,大家可以模拟上面查找”Mozart”的过程,试着查找”Brandt”和“El Said”。

    复合索引

    上面讲的只是单索引,那么如果是复合索引呢?create index idnamesubject on teacher(name, subject);一样的,只是这次的搜索码值,不再只是存放name一个字段,而是存放了name和subject两个字段。

    熟悉Java的同学,可以理解为,之前只是一个字符串,现在变成了一个Object了。之前只是单纯的字符串比较,现在是对象间的比较。

    对象怎么比较呢?一项项来,如果前一项分不出胜负,那么再比下一项。比较的顺序,就是你索引创建语句里写的顺序。

    比如按照上面那条sql创建出来的索引,mysql会先比较name,如果name一样,再比较subject。其他查找原则,和单索引一致。

    最左前缀匹配

    弄懂了单索引和复合索引的原理,再来理解Mysql中经常被提及的——最左前缀匹配(leftmost prefix),就轻松的多了。

    什么是最左前缀匹配?简单说,就是你给一个表的a,b,c三个字段建了索引:create index idab_c on foo(a, b, c);那么当你where条件是a或者a、b或者a、b、c时,都可以命中索引,除此之外,都不能命中索引,比如a、c,或者b、c等。

    为什么?看看上面的单索引和复合索引就知道了。

    有一个例外,当你select的字段里有复合索引里的字段,那么where语句不需要满足最左前缀匹配,Mysql也会走索引。比如:select a from foo where b = "xxx";不过这时走索引不是为了加速查询(这时候索引对查询效率提升效果几乎没有),而是为了利用下面要讲的,覆盖索引,来减少对数据的检索。

    覆盖索引

    覆盖索引(covering index)的原理很简单,就像你拿到了一本书的目录,里头有标题和对应的页码,当你想知道第267页的标题是什么的时候,完全没有必要翻到267页去看,而是直接看目录。同理,当你要select的字段,已经在索引树里面存储,那就不需要再去检索数据库,直接拿来用就行了。

    还是上面的例子,你给a、b、c三个字段建了复合索引,那么对于下面这条sql,就可以走覆盖索引:select b,c from foo where a = "xxx";explain一下,你就会发现extra字段是“Using index”,或者使用explain FORMAT=JSON … ,输出一个json结果的结果,看“using_index”属性,你会发现是“true”,这都意味着使用到了覆盖索引。

    Using index (JSON property: using_index):The column information is retrieved from the table using only information in the index tree without having to do an additional seek to read the actual row.

    聚簇索引和二级索引

    现在问一个问题,下面这条sql,会走覆盖索引吗?还是需要去磁盘再一次检索?select id,b,c from foo where a = "xxx";和上一条sql对比,这一次我们在select里头,加了一个字段,主键id。

    有同学说,id不在复合索引里,B+树没有id的信息,只能再查一次数据库了。非也,在上面介绍B+ tree时有提到过,叶子节点不会直接存储数据的位置,而是存储了聚簇索引(clustered index)的值,再通过聚簇索引,找到数据对应的位置。

    那什么是聚簇索引呢?Every InnoDB table has a special index called the clustered index where the data for the rows is stored.

    简单说,聚簇索引就是用来存储行数据的位置的。

    什么样的字段才可以作为聚簇索引?那当然是要具有唯一性的字段,比如:主键、唯一索引(unique index)所在字段

    这两个都没有?没关系,mysql会给你建一个rowid字段,用它作为聚簇索引:If the table has no PRIMARY KEY or suitable UNIQUE index, InnoDB internally generates a hidden clustered index named GENCLUSTINDEX on a synthetic column containing row ID values.

    除了聚簇索引,mysql中的其他索引,都叫二级索引(secondary index),有时也翻译为“辅助索引”。All indexes other than the clustered index are known as secondary indexes.

    回到本小节开头的问题,虽然id不在复合索引里头,但是mysql里所有的二级索引的叶子节点,都会存储聚簇索引的信息,而id是主键,所以所有的叶子节点,都会有id的信息,因此还是可以走覆盖索引。

    总结

    这篇文章从一颗简单的B+树,引申出了Mysql中常见的几个索引概念:

    单索引(Column Indexes):当你为一个字段建了索引时,mysql默默种了一棵树。通过这颗树,可以实现高效的逐级查找。

    复合索引(Multiple-Column Indexes/Compound Indexes):跟单索引原理一致,比较的方式变了一下,从字符串比较变为对象比较。

    最左前缀匹配:一个理所当然的概念,只要你理解了上面两位。

    覆盖索引:有些信息已经在树里面了,就不必再麻烦磁盘老人家了。

    聚簇索引和二级索引:叶子节点不直接存储数据位置的信息,存储数据位置信息的,只有聚簇索引。

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  • MYSQL性能调优: 对聚簇索引和非聚簇索引的认识 时间2017-03-17 19:25:22 原文http://pottievil.com/mysql语句调优-对聚簇索引和非聚簇索引的认识/ ...一般情况下主键会默认创建聚簇索引,且...

    MYSQL性能调优: 对聚簇索引和非聚簇索引的认识

    聚簇索引是对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一个或多个列的值排序的算法。特点是存储数据的顺序和索引顺序一致。一般情况下主键会默认创建聚簇索引,且一张表只允许存在一个聚簇索引。

    在《数据库原理》一书中是这么解释聚簇索引和非聚簇索引的区别的:聚簇索引的叶子节点就是数据节点,而非聚簇索引的叶子节点仍然是索引节点,只不过有指向对应数据块的指针。

    因此,MYSQL中不同的数据存储引擎对聚簇索引的支持不同就很好解释了。下面,我们可以看一下MYSQL中MYISAM和INNODB两种引擎的索引结构。

    如原始数据为:

    MyISAM引擎的数据存储方式如图:

    MYISAM是按列值与行号来组织索引的。它的叶子节点中保存的实际上是指向存放数据的物理块的指针。从MYISAM存储的物理文件我们能看出,MYISAM引擎的索引文件(.MYI)和数据文件(.MYD)是相互独立的。

    而InnoDB按聚簇索引的形式存储数据,所以它的数据布局有着很大的不同。它存储数据的结构大致如下:

    注:聚簇索引中的每个叶子节点包含主键值、事务ID、回滚指针(rollback pointer用于事务和MVCC)和余下的列(如col2)。

    INNODB的二级索引与主键索引有很大的不同。InnoDB的二级索引的叶子包含主键值,而不是行指针(row pointers),这减小了移动数据或者数据页面分裂时维护二级索引的开销,因为InnoDB不需要更新索引的行指针。其结构大致如下:

    INNODB和MYISAM的主键索引与二级索引的对比:

    InnoDB的的二级索引的叶子节点存放的是KEY字段加主键值。因此,通过二级索引查询首先查到是主键值,然后InnoDB再根据查到的主键值通过主键索引找到相应的数据块。而MyISAM的二级索引叶子节点存放的还是列值与行号的组合,叶子节点中保存的是数据的物理地址。所以可以看出MYISAM的主键索引和二级索引没有任何区别,主键索引仅仅只是一个叫做PRIMARY的唯一、非空的索引,且MYISAM引擎中可以不设主键。

     

    MySQL 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。具体的细节依赖于其实现方式,但innoddb 的聚簇索引实际上在同一个结构中保存了B-Tree索引和数据行。

      当表有聚簇索引时,它的数据实际上存放在索引的叶子页(leaf page)中。术语‘聚簇’表示数据行和相邻的键值进错的存储在一起。因为无法同时把数据行存放在两个不同的地方,所以在一个表中只能有一个聚簇索引 (不过,覆盖索引可以模拟多个聚簇索引的情况)。

      因为存储引擎负责实现索引,因此不是所有的存储引擎都支持聚簇索引。

      一些数据库服务器允许选择哪个索引作为聚簇索引,但直到本书协写作之前,还没有任何一个MySQL内奸的存储引擎支持这一点。InnoDb将通过主键聚集数据。

      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值聚集在同一个页面中的记录。。包含相邻键值的页面可能会相距很远。

      聚簇索引可能对性能有帮助,但也可能导致严重的性能问题。所以需要咨询的考虑聚簇索引,尤其是将表的存储引擎从InnoDB 该成其他的引擎的时候(返回来也一样)。

        

      聚簇索引的一些重要优点:

      可以吧相关的数据保存在一起。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,则每封邮件都肯能导致一次io。

      数据访问更快。聚簇索引将索引和数据保存在同一个B-Tree中,因此从聚簇索引中获取数据通常比非聚簇索引中快。

      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。

      

      聚簇索引的缺点:

      聚簇索引最大限度的提高了io密集型应用的性能,但如果数据全部存放在内存中,则访问的顺序就没那么重要了,聚簇索引也就没有什么优势了。

      插入速度严重依赖插入顺序。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,那么加载完成后最好使用OPTIMIZE TABLE 命令来重新组织一下表。

      更新聚簇索引的代价很高,因为会强制InooDB将每个更新的数据移动到新的位置。

      基于聚簇索引的表在插入行,或者主键被更新导致需要移动行的时候,可能面临’页分裂(page split)‘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,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存储空间。

      聚簇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。

      二级索引(非聚簇索引)可能比想象的要更大,因为在二级索引的子节点包含了最优一个几点可能让人有些疑惑,为什么二级索引需要两次索引查找?答案在于二级索引中保存的“行指针”的实质。要记住,二级索引叶子节点保存的不是只想物理位置的指针,而是行的主键值。

      这意味着通过二级索引进行查找行,存储引擎需要找到二级索引的子节点获得对应的主键值,然后根据这个值去聚簇索引总超找到对应的行。这里做了重复的工作:两次B-Tree查找,而不是一次。对于InnoDB,自适应哈希索引能够减少这样重复工作。

      

     

    InnoDB 和 MyISAM的数据分布对比

      聚簇索引和非聚簇索引的数据分布有区别,以及对应的主键索引和二级索引的数据分布也有区别,通常会让人感到困惑和意外。来看看InnoDB和MyISAM是如何存储下面的这个表的:

      CREATE TABLE layout_test(

        col1 int not null,

        col2 int not null,

          primary key (col1),

        key(col2)

      );

      假设该表的主键取值为1-1w,按照随机顺序插入,并使用OPTIMIZE TABLE命令做了优化。换句话说,数据在磁盘的存储方式已经最优,但进行的顺序是随机的。列col2的值时从1-100之间随机赋值,所以有很多重复的值。

      MyISAM 的数据分布.。 MyISAM的数据分布非常简单,所以先介绍它。MyIsam按照数据插入的顺序存储在磁盘上。

      实际上,MyISAM 中主键索引和其他索引在结构上没有什么不同。主键索引就是一个名为PRIMARY的唯一非空索引。

      InnoDB 的数据分布。因为InnoDB支持聚簇索引,索引使用非常不同的方式存储同样的数据。在InnoDB中,聚簇索引“就是”表,所以不像myISAM那样需要独立的行存储。聚簇索引的每一个叶子节点都包含了主键值、事务id,用于事务和MVCC的回滚指针。这样的策略减少了当前出现行移动或者数据页分裂是二级索引的维护工作。使用主键值当作指针会让二级索引占用更多的存储空间,存储,换来的好处是,InnoDB在移动行时,无需更新二级索引中的这个指针。InnoDB 的非叶子节点包含了索引列和一个纸箱下级节点的指针(下级节点可以是叶子节点,也可以是非叶子节点)。这对聚簇索引和二级索引都使用。

     

    在InnoDB表中按照主键顺序插入行

      如果正在使用InnoDB 表并且没有什么数据需要聚集,那么可以定义一个代理键(surrogate key)作为主键,这种主键的数据应该和应用无关,组件的的方法是使用AUTO_INCREMENT自增列。这样可以保证数据行是按照顺序写入,对于根据主键做关联的操作性能也会更好。

      最好避免随机的(不连续,且值的分布范围非常大的)聚簇索引,特别是对于io密集型的应用。例如,从性能的角度考虑,使用UUID来作为聚簇索引则会很糟糕:它使得聚簇索引的插入变得完全随机,这是最坏的情况,使得数据没有任何聚集特性。

      因为主键的值时顺序的,索引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到新的页中。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,这也正是所期望的结果(然而二级索引页可能不一样)。

      使用UUID聚簇索引的表插入数据,因为新的行的主键值不一定比之前插入的大,所以InnoDB 无法简单的总是把新行插入到索引的最后,而是需要为新的行寻找到合适的位置--通常是已有数据的中间位置--并且分配空间。这会增加很多的额外操作。并导致数据分布不够优化。下面是总结的一些缺点:

      写入的目标页可能已经数到磁盘上并从缓存中移除,或者是还没有被加载到缓存中,InnoDB在插入之前不得不先找到并从磁盘读取目标页到内存中。这将导致大量的磁盘io。

      因为写入是乱序的,InnoDB 不得不频繁的做分页操作,以便为新的行分配空间。页分裂会导致移动大量数据,一次插入最少需要修改三个页面,而不是一个页。

      由于频繁的页分裂,页会变得稀疏,并且被不规则的填充,所以最终数据会有碎片。

      总结:使用InnoDB 时应该尽可能地按照主键顺序插入数据,并且尽可能地使用单调增加的聚簇键的值来插入新行。

    转载于:https://www.cnblogs.com/ericzh/p/6568043.html

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    聚簇索引和辅助索引 联合索引 问题:那么当查询条件为2个及以上时,我们是创建多个单列索引还是创建一个联合索引好呢?他们之间的区别是什么?哪个效率高呢? 如何查看一个SQL语句是否使用索引呢?使用EXPLAIN ...
  • 1.索引的原理 按照存储方式分为:聚集与非...5.聚簇索引 6.非聚簇索引 2.建立索引后的数据查询流程 7.使用示例 覆盖索引:覆盖索引只是特定于具体select语录而言的联合索引。也就是说一个联合索引对于某个select语句
  • 聚集(clustered)索引,也叫聚簇索引 查看SQL语句索引使用的情况 建议创建索引的情况: 索引失效的情况 回表 避免回表:宽索引 宽索引缺点 总结 索引 聚集(clustered)索引,也叫聚簇索引 定义:数据...
  • MySQL索引与查询优化

    2020-06-06 12:06:25
    目录 About MySQL Why MySQL MySQL Index Why Index 索引是如何工作的 如何使用 ...聚簇索引 选择合适的索引类型 查询优化建议 使用explain分析查询语句 select_type type Key possible_keys re.
  • 题目为“在student表的sage列上建立一个聚簇索引(按年龄的降序)”(关于聚簇索引的介绍请点击聚簇索引创建与删除) 遇到的错误 : 因为发现对象名称 'dbo.student' 和索引名称 'stusage' 有重复的键,所以 ...
  • 达梦索引管理

    千次阅读 2019-11-04 17:01:31
    索引是与表相关的可选的结构(聚簇索引除外),它能使对应于表的sql语句执行的更快。DM提供了几种类型的索引。聚集索引:每一个普通表有且仅有一个聚集索引;唯一索引:索引数据根据索引键唯一;函数索引:包含函数/...
  • mysql-索引原理

    2020-12-20 09:08:40
    文章目录前言没有索引的查找在一个页中的查找在很多页中查找索引MySQL中创建和删除索引的语句索引原理一个简单的索引方案InnoDB中的索引方案聚簇索引二级索引联合索引InnoDB的B+树索引的注意事项根页面万年不动窝内...
  • MySQL 的索引长什么样子?索引到底是怎么加速查询的?事实上,在你还没有执行create index语句的时候,MySQL 就已经创建索引了。让我们从建表开始吧。1、聚簇索引执行...

空空如也

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创建聚簇索引语句