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  • 索引是与表或视图关联的磁盘上结构,可以加快从表或视图中检索行的速度。 索引包含由表或视图中的一列或多列生成的键。 这些键存储在一个结构(B 树)中,使 SQL Server 可以快速... 每个表只能有一个聚集索引,因为...

    索引是与表或视图关联的磁盘上结构,可以加快从表或视图中检索行的速度。 索引包含由表或视图中的一列或多列生成的键。 这些键存储在一个结构(B 树)中,使 SQL Server 可以快速有效地查找与键值关联的行。

    表或视图可以包含以下类型的索引:

    • 群集

      • 聚集索引根据数据行的键值在表或视图中排序和存储这些数据行。 索引定义中包含聚集索引列。 每个表只能有一个聚集索引,因为数据行本身只能按一个顺序排序。

      • 只有当表包含聚集索引时,表中的数据行才按排序顺序存储。 如果表具有聚集索引,则该表称为聚集表。 如果表没有聚集索引,则其数据行存储在一个称为堆的无序结构中。

    • 非聚集

      • 非聚集索引具有独立于数据行的结构。 非聚集索引包含非聚集索引键值,并且每个键值项都有指向包含该键值的数据行的指针。

      • 从非聚集索引中的索引行指向数据行的指针称为行定位器。 行定位器的结构取决于数据页是存储在堆中还是聚集表中。 对于堆,行定位器是指向行的指针。 对于聚集表,行定位器是聚集索引键。

      • 您可以向非聚集索引的叶级添加非键列以跳过现有的索引键限制(900 字节和 16 键列),并执行完整范围内的索引查询。 有关详细信息,请参阅 Create Indexes with Included Columns

    转载于:https://www.cnblogs.com/Fred1987/p/5939970.html

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  • 聚集索引与非聚集索引

    千次阅读 2020-01-08 10:38:24
    MyISAM和InnoDB的B+Tree实现聚集索引和非聚集索引创建索引的依据 什么是索引 索引是对数据库表中一列或多列的值【排好序】的数据结构。 为什么要加索引 因为创建索引可以大大提高系统的查询性能。 怎么提高查询...

    什么是索引

    索引是对数据库表中一列或多列的值【排好序】的数据结构。

    为什么要加索引

    因为创建索引可以大大提高系统的查询性能。

    怎么提高查询性能的

    简单的理解:一张数据量比较大的表格如果没有添加任何索引,那我们在执行查询的时候
    就会是进行全表扫描,逐行比对,这样的读取效率肯定很低,如果我们为数据创建了索引
    索引的实现方式又是支持快速查询的这样我们只需要先查询索引中符合条件的,
    然后再通过索引指向的数据行位置就可以实现快速定位数据了,不用全表扫描了。

    索引存储在什么地方

    在这里插入图片描述
    数据库索引是存储在磁盘上,当表中的数据量比较大时,索引的大小也跟着增长,达到几个G甚至更多。
    当我们利用索引进行查询的时候,不可能把索引全部加载到内存中,只能逐一加载每个磁盘页,这里的磁盘页就对应索引树的节点。

    为什么哈希表、完全平衡二叉树、B树、B+树都可以优化查询,为何Mysql选择B+树?

    哈希表可能会出现哈希冲突。

    在这里插入图片描述
    最主要的原因是它不支持范围查询。

    完全平衡二叉树

    在这里插入图片描述
    如图如果一个树的高度很大,如果查询的数据刚好在叶子节点那经历的磁盘Io的次数就是这个数的高度。
    所以极端情况下平衡二叉树也不是优选。

    B-Tree

    先说说几个概念:
    • 度(节点的数据存储个数)也就是说B-Tree上的一个节点可以存储多个数据。
    • 叶节点具有相同的深度
    • 叶节点的指针为空
    • 节点中的数据从左到右递增排列

    在这里插入图片描述
    这的确解决了树的高度问题,因为:B-Tree的节点可以存储多个值,高度肯定小于平衡二叉树,磁盘io的次数也会少。
    但是在范围查找方面较比B+Tree差点。
    题外话:B-Tree和BTree是一种树。

    B+Tree

    B+Tree是B-Tree的变种,
    在这里插入图片描述
    B+树的表示要比B树要“胖”,原因在于B+树中的非叶子节点会冗余一份在叶子节点中,并且叶子节点之间用指针相连。
    mysql的实现中,B+Tree是把非叶子节点中只存储索引,不存储数据,只有叶子节点存储数据,这样节点中的空间更多的存储了索引,增加了度。
    最大程度的降低了树的高度,再加上一个节点的大小设置成为一页或页的倍数,一次磁盘io就可以读出了一个节点中的很多数据。
    加载到内存中再进行查找就很快了
    所以最后总结:
    使用B+Tree:可以提高查询索引时的磁盘IO效率,并且可以提高范围查询的效率,并且B+树里的元素也是有序的。

    MyISAM和InnoDB的B+Tree实现

    MyISAM中的B+Tree

    MYISAM中叶子节点的数据区域存储的是数据记录的地址.
    在这里插入图片描述
    MyISAM的索引是单独一个文件存放的。
    在这里插入图片描述
    MyISAM中的主键索引和辅助引是没有区别的,其叶子节点存放的都是数据记录的地址。

    InnoDB中的B+Tree

    InnoDB中的叶子节点数据区域存储的内容和主键索引和辅助索引引有关。
    如果是主键索引存储的就是索引+数据(index+data)
    在这里插入图片描述
    Innodb的主键索引要比MyISAM的主键索引查询效率要高,因为找到主键索引就找到了数据,MyISAM还有通过地址查询一次。
    如果是辅助索引存储的是主键的值
    在这里插入图片描述
    因此可以看出InnoDB的辅助索引会发生两次,一次通过辅助索引查询主键索引,一次是通过主键索引查询到数据。
    InnoDB的索引是和数据文件放在一起的。
    在这里插入图片描述

    聚集索引和非聚集索引

    聚集索引

    数据行的物理顺序与列值(一般是主键的那一列)的逻辑顺序相同,一个表中只能拥有一个聚集索引。
    • 聚集索引的叶子节点存放有对应的数据节点,可以直接获取到对应的数据,
    在这里插入图片描述
    • 聚集索引默认是主键
    • 如果不创建索引,系统会自动创建一个隐含列作为表的聚集索引。
    • 最好还是在创建表的时候添加聚集索引
    • 在经常用于查询或聚合条件的字段上建立聚集索引。这类查询条件包括 between, >, <,group by, max,min, count等。
    缺点:
    • 插入和更新索引的速度会比较慢,因为将会导致被更新的行移动。
    • 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

    非聚集索引

    数据行的物理顺序与列值的逻辑顺序不相同,一个表中可以拥有多个非聚集索引。
    • 叶子节点存放的不是实际数据,而是指向实际数据的指针。
    在这里插入图片描述
    • 聚集索引以外的索引都是非聚集索引,细分可以分为:普通索引,唯一索引,全文索引

    注意:
    InnoDB 主键使用的是聚簇索引,MyISAM 不管是主键索引,还是二级索引使用的都是非聚簇索引

    创建索引的依据

    什么样的字段适合建索引

    索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此,在创建索引的时候,应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引,在哪些列上不能创建索引。 一般来说,应该在具备下述特性的列上创建索引:
    • 第一、在经常搜索的列上
    • 第二、在主键上,强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构;
    • 第三、在被用于连接(内连,外连)的字段上,主要是一些外键
    • 第四、常被进行范围搜索的列上,因为索引已经排序,其指定的范围是连续的;
    • 第五、经常参与排序的字段上,因为索引已经排序,这样查询可以利用索引的排序,加快排序查询时间;
    • 第六、经常被用于作为条件查询的字段上(WHERE子句中的列),加快条件的判断速度。
    建立索引,一般按照select的where条件来建立,
    比如: select的条件是where f1 and f2,那么如果我们在字段f1或字段f2上建立索引是没有用的,只有在字段f1和f2上同时建立索引才有用等。

    什么样的字段不适合建立索引

    • 查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引
    • 对于那些值为枚举类的列也不应该增加索引,比如:性别,状态,这是因为,由于这些列的取值很少,创建索引效果也不明显。
    • 对于那些定义为text, image和bit数据类型的列

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  • 主键、聚集索引、非聚集索引区别

    千次阅读 2020-07-14 10:59:36
    聚集索引 用途 强制表的实体完整性 对数据行的排序,方便查询用 一个表多少个 一个表最多一个主键 一个表最多一个聚集索引 是否允许多个字段来定义 一个主键可以多个字段来定义 一个索引...

    下面是一个简单的比较表

     主键聚集索引
    用途强制表的实体完整性对数据行的排序,方便查询用
    一个表多少个一个表最多一个主键一个表最多一个聚集索引
    是否允许多个字段来定义一个主键可以多个字段来定义一个索引可以多个字段来定义
       
    是否允许 null 数据行出现如果要创建的数据列中数据存在null,无法建立主键。
    创建表时指定的 PRIMARY KEY 约束列隐式转换为 NOT NULL。
    没有限制建立聚集索引的列一定必须 not null .
    也就是可以列的数据是 null
    参看最后一项比较
    是否要求数据必须唯一要求数据必须唯一数据即可以唯一,也可以不唯一。看你定义这个索引的 UNIQUE 设置。
    (这一点需要看后面的一个比较,虽然你的数据列可能不唯一,但是系统会替你产生一个你看不到的唯一列)
       
    创建的逻辑数据库在创建主键同时,会自动建立一个唯一索引。
    如果这个表之前没有聚集索引,同时建立主键时候没有强制指定使用非聚集索引,则建立主键时候,同时建立一个唯一的聚集索引
    如果未使用 UNIQUE 属性创建聚集索引,数据库引擎 将向表自动添加一个四字节 uniqueifier 列。
    必要时,数据库引擎 将向行自动添加一个 uniqueifier 值,使每个键唯一。此列和列值供内部使用,用户不能查看或访问。

    聚集(clustered)索引,也叫聚簇索引


    定义:数据行的物理顺序与列值(一般是主键的那一列)的逻辑顺序相同,一个表中只能拥有一个聚集索引。

    注:第一列的地址表示该行数据在磁盘中的物理地址,后面三列才是我们SQL里面用的表里的列,其中id是主键,建立了聚集索引。

        结合上面的表格就可以理解这句话了吧:数据行的物理顺序与列值的顺序相同,如果我们查询id比较靠后的数据,那么这行数据的地址在磁盘中的物理地址也会比较靠后。而且由于物理排列方式与聚集索引的顺序相同,所以也就只能建立一个聚集索引了。

                                                                                           聚集索引实际存放的示意图

        从上图可以看出聚集索引的好处了,索引的叶子节点就是对应的数据节点(MySQL的MyISAM除外,此存储引擎的聚集索引和非聚集索引只多了个唯一约束,其他没什么区别),可以直接获取到对应的全部列的数据,而非聚集索引在索引没有覆盖到对应的列的时候需要进行二次查询,后面会详细讲。因此在查询方面,聚集索引的速度往往会更占优势。

    创建聚集索引

    如果不创建索引,系统会自动创建一个隐含列作为表的聚集索引。

    1.创建表的时候指定主键(注意:SQL Sever默认主键为聚集索引,也可以指定为非聚集索引,而MySQL里主键就是聚集索引)

    create table t1(
        id int primary key,
        name nvarchar(255)
     
    )


    2.创建表后添加聚集索引

    MySQL

    alter table table_name add primary key(colum_name)


        值得注意的是,最好还是在创建表的时候添加聚集索引,由于聚集索引的物理顺序上的特殊性,因此如果再在上面创建索引的时候会根据索引列的排序移动全部数据行上面的顺序,会非常地耗费时间以及性能。
    ————————————————
     

    非聚集(unclustered)索引


    定义:该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同,一个表中可以拥有多个非聚集索引。

     

        其实按照定义,除了聚集索引以外的索引都是非聚集索引,只是人们想细分一下非聚集索引,分成普通索引,唯一索引,全文索引。如果非要把非聚集索引类比成现实生活中的东西,那么非聚集索引就像新华字典的偏旁字典,他结构顺序与实际存放顺序不一定一致。

    非聚集索引的二次查询问题

    非聚集索引叶节点仍然是索引节点,只是有一个指针指向对应的数据块,此如果使用非聚集索引查询,而查询列中包含了其他该索引没有覆盖的列,那么他还要进行第二次的查询,查询节点上对应的数据行的数据。

    有表t1:

    其中有 聚集索引clustered index(id), 非聚集索引index(username)。

     

    使用以下语句进行查询,不需要进行二次查询,直接就可以从非聚集索引的节点里面就可以获取到查询列的数据。

    select id, username from t1 where username = '小明'
     
    select username from t1 where username = '小明'


    但是使用以下语句进行查询,就需要二次的查询去获取原数据行的score:

    select username, score from t1 where username = '小明'


    在SQL Server里面查询效率如下所示,Index Seek就是索引所花费的时间,Key Lookup就是二次查询所花费的时间。可以看的出二次查询所花费的查询开销占比很大,达到50%。

    这篇博客有一个简单示例:https://blog.csdn.net/jiadajing267/article/details/54581262
     

    总结如下:

    ____________________________________________________________________________

    我们需要搞清楚以下几个问题:

      第一:聚集索引的约束是唯一性,是否要求字段也是唯一的呢?     不要求唯一!

      分析:如果认为是的朋友,可能是受系统默认设置的影响,一般我们指定一个表的主键,如果这个表之前没有聚集索引,同时建立主键时候没有强制指定使用非聚集索引,SQL会默认在此字段上创建一个聚集索引,而主键都是唯一的,所以理所当然的认为创建聚集索引的字段也需要唯一。

      结论:聚集索引可以创建在任何一列你想创建的字段上,这是从理论上讲,实际情况并不能随便指定,否则在性能上会是恶梦。

      第二:为什么聚集索引可以创建在任何一列上,如果此表没有主键约束,即有可能存在重复行数据呢?

      粗一看,这还真是和聚集索引的约束相背,但实际情况真可以创建聚集索引。

      分析其原因是:如果未使用 UNIQUE 属性创建聚集索引,数据库引擎将向表自动添加一个四字节 uniqueifier 列。必要时,数据库引擎 将向行自动添加一个 uniqueifier 值,使每个键唯一。此列和列值供内部使用,用户不能查看或访问。

      第三:是不是聚集索引就一定要比非聚集索引性能优呢?

      如果想查询学分在60-90之间的学生的学分以及姓名,在学分上创建聚集索引是否是最优的呢?

      答:否。既然只输出两列,我们可以在学分以及学生姓名上创建联合非聚集索引,此时的索引就形成了覆盖索引,即索引所存储的内容就是最终输出的数据,这种索引在比以学分为聚集索引做查询性能更好。

      第四:在数据库中通过什么描述聚集索引与非聚集索引的?

      索引是通过二叉树的形式进行描述的,我们可以这样区分聚集与非聚集索引的区别:聚集索引的叶节点就是最终的数据节点,而非聚集索引的叶节仍然是索引节点,但它有一个指向最终数据的指针。

      第五:在主键是创建聚集索引的表在数据插入上为什么比主键上创建非聚集索引表速度要慢?

      有了上面第四点的认识,我们分析这个问题就有把握了,在有主键的表中插入数据行,由于有主键唯一性的约束,所以需要保证插入的数据没有重复。我们来比较下主键为聚集索引和非聚集索引的查找情况:聚集索引由于索引叶节点就是数据页,所以如果想检查主键的唯一性,需要遍历所有数据节点才行,但非聚集索引不同,由于非聚集索引上已经包含了主键值,所以查找主键唯一性,只需要遍历所有的索引页就行(索引的存储空间比实际数据要少),这比遍历所有数据行减少了不少IO消耗。这就是为什么主键上创建非聚集索引比主键上创建聚集索引在插入数据时要快的真正原因。
     

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  • 二叉排序树整体结构受结点插入顺序的影响,最坏情况下,索引按递增或递减的顺序插入,会使整个二叉排序树成为一个单链表,查找过程成为与每个记录的索引进行对比,时间复杂度会变为O(n)。 (2) 不使用红黑树的原因 ...

    1. 为什么索引通常使用B+Tree数据结构,而不是用其他数据结构。

    在这里插入图片描述
    (1) 不使用二叉排序树的原因

    二叉排序树整体结构受结点插入顺序的影响,最坏情况下,索引按递增或递减的顺序插入,会使整个二叉排序树成为一个单链表,查找过程成为与每个记录的索引进行对比,时间复杂度会变为O(n)。

    (2) 不使用红黑树的原因
    可以避免使用二叉排序树树的结构有可能是单链表问题,但使用红黑树树的深度仍然过深。红黑树每个结点只能放一个记录索引,导致记录数量非常大时,红黑树的深度过深。

    在这里插入图片描述
    (3) 不使用B-Tree的原因
    可以解决红黑树树的深度过深问题,但B-Tree存在范围查找问题。对于范围查找中的每个记录的查找,都需要从根结点开始,需要耗费过多的资源。

    (4) 部分存储引擎既支持hash索引也支持B+Tree索引,但当数据量过大时且频繁使用范围查找时,为什么仍然建议使用B+Tree索引?
    理由见MySQL–基础知识点–14–索引 7.4什么是哈希索引

    (5) 通常建议使用B+Tree的原因
    B+Tree树中叶子结点存放记录(聚集索引)或记录所在物理地址(非聚集索引),叶子结点之间有指针连接便于范围查找,不需要消耗过多的资源。
    在这里插入图片描述

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    2. MyISAM

    使用的是B+Tree索引且是非聚集索引

    举例说明MyISAM存储引擎的查找过程如下

    以Col1字段作为索引,查找Col1=49的记录
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    (1) 判断Col1是否是索引字段。如果是则跳到(3);如果不是则跳到(2)。
    (2) 逐行判断是否是所要查询的记录。
    (3) 从一直加载在内存中的根中去查找。找到指针(i)。
    (4) 根据指针(i)从磁盘加载相应的结点(ii)到内存。
    (5) 从结点(ii)中找到指针(iii)。
    (6) 根据指针(iii)从磁盘加载相应的结点(iv)到内存。
    (7) 从结点(iv)中找到Col1=49对应的记录的物理地址。
    (8) 将Col1=49对应的记录的物理地址的内容读出即为查询结果。

    3. Innodb

    使用的是B+Tree索引且是聚集索引

    举例说明Innodb存储引擎的查找过程如下

    以Col1字段作为索引,查找Col1=49的记录
    在这里插入图片描述
    (1) 判断Col1是否是索引字段。如果是则跳到(3);如果不是则跳到(2)。
    (2) 逐行判断是否是所要查询的记录。
    (3) 从一直加载在内存中的根中去查找。找到指针(i)。
    (4) 根据指针(i)从磁盘加载相应的结点(ii)到内存。
    (5) 从结点(ii)中找到指针(iii)。
    (6) 根据指针(iii)从磁盘加载相应的叶子结点(iv)到内存。
    (7) 在叶子结点(iv)中找到Col1=49,并直接读出相应的记录即可。

    3.1 聚集索引/非聚集索引

    聚集索引:

    • 逻辑上:B+Tree叶子结点包含了完整的数据记录,
    • 物理上:聚集索引包括两个文件.frm(表结构的描述文件)、.idb(表中存储的数据记录和索引文件)
    • 例如:Innodb存储引擎
      在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    非聚集索引:

    • 逻辑上:B+Tree叶子结点包含的只是记录所在的磁盘地址。
    • 物理上:非聚集索引包含三个文件.frm(表结构的描述文件)、.MYD(表中存储的数据记录文件)、.MYI(表中存储的索引文件)
    • 例如:MyISAM存储引擎
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    3.2 为什么Innodb必须有主键?并且推荐使用整型的自增主键?

    3.2.1 为什么Innodb必须有主键,而MyISAM的主键可有可无?

    Innodb:

    • 使用的是聚集索引,索引和数据记录是组织在一起的,放在同一个后缀为.idb的文件中。

    MyISAM:

    • 使用的是非聚集索引,索引和数据记录是分开存放的,索引放在后缀为.MYD文件中,数据记录放在.MYI文件中。

    3.2.2 为什么推荐使用整型?

    从两个角度考虑。
    (1) 比较次数:

    • 使用整形每次只比较1次,比较次数少;使用字符串,每次都需对字符串中的字符从左到右依次比较,比较次数多。
      (2) 空间占用:
    • 使用整型占用空间比使用字符串占用空间少,使用整型用到的磁盘会更少。

    3.2.3 B+Tree中叶子结点之间指针的作用是什么?

    在这里插入图片描述
    作用:为了更加快速的进行范围查找。

    hash索引对于等值查询(即Col1=49)速度很快,直接计算出hash(49)从哈希表中查找相应记录的物理地址,读出记录即可。但对于范围查询由于hash索引没有B+Tree索引中叶子结点之间的指针,因此查询所耗费的资源很大。

    同样,B-Tree索引同样没有类似于B+Tree中叶子节点之间的指针,导致对于范围查询中的每一个查询都需要从根结点开始,导致资源消耗很大。

    因此表常使用的是B+Tree索引

    3.2.4 为什么推荐使用自增?

    在这里插入图片描述
    原因:

    • 每个叶子结点内部主键索引从左到右是递增趋势。
    • 叶子结点之间主键索引从左到右也是递增趋势。

    总之,总体来看整棵B+Tree树的主键索引从左到右是递增趋势。若不使用自增,后序插入的某个值可能插入前边已经排好序的某个叶子结点中,有可能造成叶子节点分裂以及其祖辈结点的分裂,造成资源的浪费。若使用自增,后序插入的值会依次在前边已经排好序的最后一个叶子结点中插入最后,或在最后一个叶子节点后又新建一个叶子结点插入所要插入的元素即可,避免了资源的浪费。因此推荐使用自增。

    3.2.5 为什么非主键索引结构叶子节点存储的是主键值?

    优点:

    • 保持数据的一致性,若非主键索引结构叶子节点也存储数据,对于同一条记录来说可能会导致主键索引与多个非主键索引中的叶子结点的数据不一致,或者为了保持数据的一致性需要更多的资源开销。
    • 节省存储空间。避免了数据的冗余,对于同一条记录只保存一份数据。

    缺点:

    • 需要进行回表操作,对于使用非主键索引查找一条记录,整个查找过程分两步进行:
      • (1) 在非主键索引结构中找到所查记录的主键值。
      • (2) 根据拿到的记录主键值在主键索引结构中找到相应的记录,读出即可。

    3.2.6 联合索引的底层原理

    在这里插入图片描述
    与单个索引

    结构:

    • 联合索引与单个索引结构类似,使用的都是B+Tree。

    存储:

    • 只不过存储时单个索引存储的是一个索引,联合索引存储的是多个索引。

    查询比较过程:

    • 单个索引对于每个索引只需比较一次。
    • 联合索引可能需要对其中所用到的字段依次进行比较,来找到相应的结果。

    4. 索引优化

    pass



    [学习视频]
    https://www.bilibili.com/video/BV1aE41117sk?p=1

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  • 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
  • 一.索引简介 众所周知,索引是关系型数据库中给数据库表中一列或多列的值排序后的存储...SQL Sever索引类型有:唯一索引,主键索引,聚集索引,非聚集索引。 MySQL 索引类型有:唯一索引,主键(聚集)索引,非聚...
  • 当表有聚簇索引时,它的数据行实际上存放在索引叶子节点中。 聚簇表示数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起。因为无法同时把数据行存放在两个不同的地方,所以,一个表只能有一个聚簇索引。 因为是存储引擎负责实现...
  • SQL Sever索引类型有:唯一索引,主键索引,聚集索引,非聚集索引。 MySQL 索引类型有:唯一索引,主键(聚集)索引,非聚集索引,全文索引。 二.聚集索引 聚集(clustered)索引,也叫聚簇索引。 定义:数据行...
  • 聚集索引和非聚集索引 简析与对比

    万次阅读 多人点赞 2018-12-25 21:18:13
    定义:数据行的物理顺序与列值(一般是主键的那一列)的逻辑顺序相同,一个表中只能拥有一个聚集索引。 注:第一列的地址表示该行数据在磁盘中的物理地址,后面三列才是我们SQL里面用的表里的列,其中id是主键,...
  • 原理剖析:InnoDB与MyISAM 聚集索引与非聚集索引

    千次阅读 多人点赞 2019-03-24 17:12:13
    索引(Index)概述 ...索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种,在一个表中只能有一个聚集索引,一般以主键作为聚集索引,而非聚集索引可以有多个。 Innodb引擎 Innodb引擎提供了对数据库ACID事务的支持,并且实...
  • 非聚集索引(Non-clustered Index),非聚集索引并不决定数据在磁盘上的物理排序,索引上只包含被建立索引的数据,以及一个行定位符 row-locator,这个行定位符,可以理解为一个聚集索引物理排序的指针,通过这个...
  • 聚集索引和非聚集索引的区别 1、聚集索引 文件中的每个搜索码值都对应一个索引值。一个表只能创建一个聚集索引,叶子节点就是对应的数据全部列的值 数据行的物理顺序与列值的顺序相同,如果我们查询id比较靠后的...
  • 聚集索引 非聚集索引 数据结构

    千次阅读 2018-10-02 21:17:42
    Sql Server中的表组织和索引组织(聚集索引结构,非聚集索引结构,堆结构) 参考文献 表和索引数据结构体系结构 SqlServer存储结构组织其分区中的数据或索引页 漫谈数据库索引 正文 SqlServer用三种方法来组织...
  • 非聚集索引定义:非聚集索引也是一个B树结构,与聚集索引不同的是,B树的叶子节点存的是指向堆或聚集索引的指针。你真的理解了吗??你能举出例子吗??其实本节最终想表达的就是这个意思,定义太长,我们抽象一点来...

空空如也

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非聚集索引叶子节点