聚集索引

目录 背景 索引 存储引擎 存储引擎种类 MyISAM引擎 InnoDB引擎 索引方式 索引类型 单列索引之普通索引 单列索引之唯一索引 单列索引之主键索引 组合索引 全文索引 空间索引 总结 武汉加油!!! 背景 数据库是什么? 这个问题大家都知道吧, 用来存放数据的, 生活中你在银行中存的金额, 或者一个户籍所中存放的户籍以及个人信息, 在比如一个学校的学生信息等等, 这些都存放在我们的数据库里面. 对不数据库中的数据一般采用一些 DML语句 (insert, update, delete)来进行数据操作. 想要查看数据库里面的数据使用select语句进行数据的查询. 对于数据在数据库里面的存放, 可以简单理解为类似 Excel表格 , 表格里面每一行代表一条数据. 一个 Sheet页 来代表一类数据. 一个例子 现在我们有一张excel表格, 里面存放了一个学校的学生信息, 包含学号, 姓名, 班级,年级等等信息 如果, 如果这张表里面只存放了较少的数据( 几十条, 或者十几条 ), 那现在让你 找到关于张三学生的信息 , 我们便开始从上到下或者从下到上开始浏览每一行数据, 直到找到 张三 , 便完成了数据的查询. 但是, 数据量大了, 这个excel存放了成千上万条数据, 再让你找出来张三, 你还是需要从上到下, 或者从下到上开始找 张三 , 这一次因为数据变多了,

《 迅猛定位低效SQL？ 》留了一个尾巴： select id,name where name='shenjian' select id,name ,sex where name='shenjian' 多查询了一个属性，为何检索过程完全不同？ 什么是回表查询？ 什么是索引覆盖？ 如何实现索引覆盖？ 哪些场景，可以利用索引覆盖来优化SQL？ 这些，这是今天要分享的内容。 画外音：本文试验基于MySQL5.6-InnoDB。 一、什么是回表查询？ 这先要从InnoDB的索引实现说起，InnoDB有两大类索引： 聚集索引(clustered index) 普通索引(secondary index) InnoDB聚集索引和普通索引有什么差异？ InnoDB 聚集索引 的叶子节点存储行记录，因此， InnoDB必须要有，且只有一个聚集索引： （1）如果表定义了PK，则PK就是聚集索引； （2）如果表没有定义PK，则第一个not NULL unique列是聚集索引； （3）否则，InnoDB会创建一个隐藏的row-id作为聚集索引； 画外音：所以PK查询非常快，直接定位行记录。 InnoDB 普通索引 的叶子节点存储主键值。 画外音：注意，不是存储行记录头指针，MyISAM的索引叶子节点存储记录指针。 举个栗子，不妨设有表： t(id PK, name KEY, sex, flag); 画外音

一. 存储引擎 1. 什么是存储引擎？ 与其他数据库例如Oracle 和SQL Server等数据库中只有一种存储引擎不同的是，MySQL有一个被称为“Pluggable Storage Engine Architecture”(可替换存储引擎架构)的特性，也就意味着MySQL数据库提供了多种存储引擎。用户可以根据不同的需求为数据表选择不同的存储引擎，用户也可以根据自己的需要编写自己的存储引擎。MySQL数据库在实际的工作中其实分为了语句分析层和存储引擎层，其中语句分析层就主要负责与客户端完成连接并且事先分析出SQL语句的内容和功能，而存储引擎层则主要负责接收来自语句分析层的分析结果，完成相应的数据输入输出和文件操作。简而言之，就是如何存储数据、如何为存储的数据建立索引和如何更新、查询数据等技术的实现方法。因为在关系数据库中数据的存储是以表的形式存储的，所以存储引擎也可以称为表类型（即存储和操作此表的类型）。 2. 存储引擎种类 存储引擎 说明 MyISAM 高速引擎，拥有较高的插入，查询速度，但不支持事务 InnoDB 5.5版本后MySQL的默认数据库，支持事务和行级锁定，比MyISAM处理速度稍慢 ISAM MyISAM的前身，MySQL5.0以后不再默认安装 MRG_MyISAM(MERGE) 将多个表联合成一个表使用，在超大规模数据存储时很有用 Memory 内存存储引擎

概括： 这里说的聚集索引是聚簇索引 聚簇索引即建立在聚簇上的索引，创建聚簇索引时，需要对已有表数据重新进行排序（若表中已有数据），即删除原始的表数据后再将排序结果按物理顺序插回，故聚簇索引建立完毕后，建立聚簇索引的列中的数据已经全部按序排列。 一个表中只能包含一个聚簇索引，但该索引可以包含多个列。 B-树索引中，聚簇索引的叶层就是数据页。 非聚簇索引类似书本索引，索引与数据存放在不同的物理区域，建立非聚簇索引时数据本身不进行排序。一个表中科含多个非聚簇索引。 B-树索引中，非聚簇索引的叶层仍是索引页，其以指针指向数据页实际存储位置。 详解，列子： 非聚集索引与聚集索引具有相同的 B 树结构，它们之间的显著差别在于以下两点： 基础表的数据行不按非聚集键的顺序排序和存储。 非聚集索引的叶层是由索引页而不是由数据页组成。 非聚集索引既可以建在堆表结构上也可以建在聚集索引表上；非聚集索引中的每个索引行都包含非聚集键值和行定位符。此定位符指向聚集索引或堆中包含该键值的数据行。 如果表是堆则行定位器是指向行的指针。该指针由文件标识符 (ID) 、页码和页上的行数生成。整个指针称为行 ID (RID) 。 如果表包含有聚集索引，则行定位器是行的聚集索引键。如果聚集索引不是唯一的索引， SQL Server 将添加在内部生成的值（称为唯一值）以使所有重复键唯一。此四字节的值对于用户不可见

非聚集索引也是堆结构？其实 SQLSERVER 有几种页面类型（数据都使用一页一页来存储，就像 Windows 的内存也是使用页面来组织的）感兴趣的朋友可以了解下，希望本文可以增加你们对非聚集索引结构的理解。 我们知道 SQLSERVER 的数据行的存储有两种数据结构： A ：堆 B ： B 树（ binary 二叉树）。数据按照这种两种的其中一种来排序和存储，学过数据结构的朋友应该知道二叉树，为什麽用二叉树，因为方便用二分查找法来快速找到数据。堆的数据是不按照任何顺序排序的，也没有任何结构，数据页面也不是首尾相连的。不像 B 树，数据页面使用双向链表首尾相连。堆表只依靠表里的 IAM 页（索引分配映射页）将堆的页面联系在一起， IAM 里记录了页面编号，页面位置除非表里有聚集索引，如果没有的话那么表里的数据的存储就是堆结构。 那么非聚集索引呢 ? 非聚集索引也是堆结构？其实 SQLSERVER 有几种页面类型（数据都使用一页一页来存储，就像 Windows 的内存也是使用页面来组织的） 其中有一种是索引页，一种是数据页。 我感觉很多书都说不清，就像我一样，在文章的开头也是这样说的：数据行的存储有两种数据结构： A ：堆 B ： B 树（二叉树） 我觉得应该是数据页面的存储有两种数据结构： 1 、堆 2 、 B 树 先说一下：索引页，不管是聚集索引还是非聚集索引

SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引和非聚集索引。其中聚集索引表示表中存储的数据按照索引的顺序存储，检索效率比非聚集索引高，但对数据更新影响较大。非聚集索引表示数据存储在一个地方，索引存储在另一个地方，索引带有指针指向数据的存储位置，非聚集索引检索效率比聚集索引低，但对数据更新影响较小。 聚集索引：该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。 聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列（组合索引），就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。 聚集索引使用注意事项 　　• 定义聚集索引键时使用的列越少越好。 　　• 包含小量非重复值的列。 　　• 使用下列运算符返回一个范围值的查询：BETWEEN、>、>=、< 和 <=。 　　• 被连续访问的列。 　　• 返回大型结果集的查询。 　　• 经常被使用联接或 GROUP BY 子句的查询访问的列；一般来说，这些是外键列。对 ORDER BY 或 GROUP BY 子句中指定的列进行索引，可以使 SQL Server 不必对数据进行排序，因为这些行已经排序。这样可以提高查询性能。 　　• OLTP 类型的应用程序，这些程序要求进行非常快速的单行查找（一般通过主键）。应在主键上创建聚集索引。

SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引和非聚集索引。其中聚集索引表示表中存储的数据按照索引的顺序存储，检索效率比非聚集索引高，但对数据更新影响较大。非聚集索引表示数据存储在一个地方，索引存储在另一个地方，索引带有指针指向数据的存储位置，非聚集索引检索效率比聚集索引低，但对数据更新影响较小。 方法/步骤 聚集索引：该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。 聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列（组合索引），就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。 聚集索引使用注意事项 定义聚集索引键时使用的列越少越好。 • 包含大量非重复值的列。 .• 使用下列运算符返回一个范围值的查询：BETWEEN、>、>=、< 和 <=。 • 被连续访问的列。 • 回大型结果集的查询。 • 经常被使用联接或 GROUP BY 子句的查询访问的列；一般来说，这些是外键列。对 ORDER BY 或 GROUP BY 子句中指定的列进行索引，可以使 SQL Server 不必对数据进行排序，因为这些行已经排序。这样可以提高查询性能。 • OLTP 类型的应用程序，这些程序要求进行非常快速的单行查找（一般通过主键）。应在主键上创建聚集索引。 聚集索引不适用于： •

SQL SERVER 提供了两种索引 聚集索引：聚集索引表示表中存储的数据按照索引的顺序存储，检索效率比非聚集索引高，但对数据更新影响较大； 非聚集索引：非聚集索引表示数据存储在一个地方，索引存储在另一个地方，索引带有指针指向数据的存储位置，非聚集索引检索效率比聚集索引低，但对数据更新影响较小。 聚集索引 　　该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。聚集索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列（组合索引），就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。 1）聚集索引使用注意事项 定义聚集索引键时使用的列越少越好。 包含大量非重复值的列； 使用下列运算符返回一个范围值的查询：BETWEEN、>、>=、< 和 <=； 被连续访问的列； 回大型结果集的查询； 经常被使用联接或 GROUP BY 子句的查询访问的列；一般来说，这些是外键列。对 ORDER BY 或 GROUP BY 子句中指定的列进行索引，可以使 SQL Server 不必对数据进行排序，因为这些行已经排序。这样可以提高查询性能； OLTP 类型的应用程序，这些程序要求进行非常快速的单行查找（一般通过主键）。应在主键上创建聚集索引。 2）聚集索引不适用于 频繁更改的列 。这将导致整行移动（因为 SQL Server

1.为什么要给表加上主键？ 建表的时候都会为表加上主键， 在某些关系数据库中， 如果建表时不指定主键，数据库会拒绝建表的语句执行。 一个没加主键的表，并不能被称之为「表」。一个没加主键的表，它的数据无序的放置在磁盘存储器上，一行一行的排列的很整齐， 跟我认知中的「表」很接近。 如果给表上了主键，那么表在磁盘上的存储结构就由整齐排列的结构转变成了树状结构，也就是上面说的「平衡树」结构，换句话说，就是整个表就变成了一个索引。没错， 再说一遍， 整个表变成了一个索引，也就是所谓的「聚集索引」。 这就是为什么一个表只能有一个主键， 一个表只能有一个「聚集索引」，因为主键的作用就是把「表」的数据格式转换成「索引（平衡树）」的格式放置。 假如我们执行一个SQL语句： select * from table where id = 1256; 首先根据索引定位到1256这个值所在的叶结点，然后再通过叶结点取到id等于1256的数据行。 2.为什么加索引后会使查询变快？ 平衡树结构（一棵非常茂盛和节点非常多的树），假设这棵树有10层，那么只需要10次IO开销就能查找到所需要的数据， 速度以指数级别提升，用大O标记法就是O(log n)，n是记录总树，底数是树的分叉数，结果就是树的层次数。 3.为什么加索引后会使写入、修改、删除变慢？ 索引能让数据库查询数据的速度上升， 而使写入数据的速度下降

前言： 今天在这里总结一下Mysql索引，也给自己加个印象。 我的座右铭：即使记性再差，仍要坚持多读多看。 概念 Mysql索引的建立对于Mysql的高效运行是很重要的，索引可以大大提高Mysql的检索速度。 Mysql目前主要有以下5中索引类型： 普通索引 唯一索引 主键索引 组合索引 全文索引 缺点： 索引也有它的缺点，过多的滥用索引，也会降低更新表的速度。如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。建立索引会占用磁盘空间的索引文件。 5种索引类型 普通索引 这是最基本的索引，他没有任何限制。可以用如下方式创建： 直接创建索引 create index index_name on table ( column ( length ) ) 修改表结构的方式添加索引： alter table table_name add index index_name on ( column ( length ) ) 创建表的时候同时创建索引 CREATE TABLE ` table ` ( ` id ` int ( 11 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT , ` title ` char ( 255 ) CHARACTER NOT NULL , ` content ` text CHARACTER NULL