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mysql中聚簇索引與非聚簇索引的區別是什么?針對這個問題,這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答,希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
通常情況下,建立索引是加快查詢速度的有效手段。但索引不是萬能的,靠索引并不能實現對所有數據的快速存取。事實上,如果索引策略和數據檢索需求嚴重不符的話,建立索引反而會降低查詢性能。因此在實際使用當中,應該充分考慮到索引的開銷,包括磁盤空間的開銷及處理開銷(如資源競爭和加鎖)。例如,如果數據頻繁的更新或刪加,就不宜建立索引。
mysql聚簇索引和非聚簇索引的介紹:
聚簇索引:
表數據按順序存儲,即索引順序和表記錄物理存儲順序一致。
聚簇索引 葉子節點存儲數據行和B-Tree索引。
在一個表中只能有一個聚簇索引,因為真實物理存儲順序只能有一種。
聚簇索引是稀疏索引,數據頁上一級索引存儲是頁指針,非行指針。
非聚簇索引:
表數據存儲順序與索引順序無關。
對于非聚簇索引,葉節點包含行主鍵值和主鍵值作為指向行的“指針”,通過二級索引查找,兩次B-Tree查找 InnoDB自適應哈希索引能夠減少這樣重復工作。
非聚簇索引是密集索引,在數據頁的上一級索引頁它為每一個數據行存儲一條記錄。
總結一下:聚集索引是一種稀疏索引,數據頁上一級的索引頁存儲的是頁指針,而不是行指針。而對于非聚集索引,則是密集索引,在數據頁的上一級索引頁它為每一個數據行存儲一條索引記錄。
1、向表中插入新數據行
如果一張表沒有聚集索引,那么它被稱為“堆集”(Heap)。這樣的表中的數據行沒有特定的順序,所有的新行將被添加到表的末尾位置。而建立了聚簇索引的數據表則不同:最簡單的情況下,插入操作根據索引找到對應的數據頁,然后通過挪動已有的記錄為新數據騰出空間,最后插入數據。如果數據頁已滿,則需要拆分數據頁,調整索引指針(且如果表還有非聚集索引,還需要更新這些索引指向新的數據頁)。而類似于自增列為聚集索引的,數據庫系統可能并不拆分數據頁,而只是簡單的新添數據頁。
2、從表中刪除數據行
對刪除數據行來說:刪除行將導致其下方的數據行向上移動以填充刪除記錄造成的空白。如果刪除的行是該數據頁中的最后一行,那么該數據頁將被回收,相應的索引頁中的記錄將被刪除。對于數據的刪除操作,可能導致索引頁中僅有一條記錄,這時,該記錄可能會被移至鄰近的索引頁中,原索引頁將被回收,即所謂的“索引合并”。
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