聚集索引和非聚集索引的区别有哪些
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1 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。
2 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。
3 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
必须按物理顺序保留行中的数据值)。这一点要特别注意,因为在大数据量事务处理系统中数据是易失的。
• 宽键 。来自聚集索引的键值由所有非聚集索引作为查找键使用,因此存储在每个非聚集索引的叶条目内。
4 非聚集索引: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。
非聚集索引中的项目按索引键值的顺序存储,而表中的信息按另一种顺序存储(这可以由聚集索引规定)。对于非聚集索引,可以为在表非聚集索引中查找数据时常
用的每个列创建一个非聚集索引。有些书籍包含多个索引。例如,一本介绍园艺的书可能会包含一个植物通俗名称索引,和一个植物学名索引,因为这是读者查找信
息的两种最常用的方法。
5
一个通俗的举例,说明两者的区别
其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为“安”的拼音是“an”,而按照拼音排序
汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的,那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字,那么就
说明您的字典中没有这个字;同样的,如果查“张”字,那您也会将您的字典翻到最后部分,因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说,字典的正文部分本身
就是一个目录,您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。
如果您认识某个字,您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字,不知道它的发音,这时候,您就不能按照刚才的方法找到您要查的字,而
需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字,然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是
真正的正文的排序方法,比如您查“张”字,我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页,检字表中“张”的上面是“驰”字,但页码却是63
页,“张”的下面是“弩”字,页面是390页。很显然,这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方,现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他
们在非聚集索引中的排序,是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字,但它需要两个过程,先找到目录中的结果,然后
再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录,正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。
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。
2 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。
3 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
必须按物理顺序保留行中的数据值)。这一点要特别注意,因为在大数据量事务处理系统中数据是易失的。
• 宽键 。来自聚集索引的键值由所有非聚集索引作为查找键使用,因此存储在每个非聚集索引的叶条目内。
4 非聚集索引: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。
非聚集索引中的项目按索引键值的顺序存储,而表中的信息按另一种顺序存储(这可以由聚集索引规定)。对于非聚集索引,可以为在表非聚集索引中查找数据时常
用的每个列创建一个非聚集索引。有些书籍包含多个索引。例如,一本介绍园艺的书可能会包含一个植物通俗名称索引,和一个植物学名索引,因为这是读者查找信
息的两种最常用的方法。
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一个通俗的举例,说明两者的区别
其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为“安”的拼音是“an”,而按照拼音排序
汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的,那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字,那么就
说明您的字典中没有这个字;同样的,如果查“张”字,那您也会将您的字典翻到最后部分,因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说,字典的正文部分本身
就是一个目录,您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。
如果您认识某个字,您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字,不知道它的发音,这时候,您就不能按照刚才的方法找到您要查的字,而
需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字,然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是
真正的正文的排序方法,比如您查“张”字,我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页,检字表中“张”的上面是“驰”字,但页码却是63
页,“张”的下面是“弩”字,页面是390页。很显然,这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方,现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他
们在非聚集索引中的排序,是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字,但它需要两个过程,先找到目录中的结果,然后
再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录,正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。
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2021-03-01 · MySQL开源数据库领先者
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聚集索引:也称 Clustered Index。是指关系表记录的物理顺序与索引的逻辑顺序相同。由于一张表只能按照一种物理顺序存放,一张表最多也只能存在一个聚集索引。与非聚集索引相比,聚集索引有着更快的检索速度。
MySQL 里只有 INNODB 表支持聚集索引,INNODB 表数据本身就是聚集索引,也就是常说 IOT,索引组织表。非叶子节点按照主键顺序存放,叶子节点存放主键以及对应的行记录。所以对 INNODB 表进行全表顺序扫描会非常快。
非聚集索引:也叫 Secondary Index。指的是非叶子节点按照索引的键值顺序存放,叶子节点存放索引键值以及对应的主键键值。MySQL 里除了 INNODB 表主键外,其他的都是二级索引。MYISAM,memory 等引擎的表索引都是非聚集索引。简单点说,就是索引与行数据分开存储。一张表可以有多个二级索引。
关键词:爱可生、开源数据库、数据监测、数据库运维
MySQL 里只有 INNODB 表支持聚集索引,INNODB 表数据本身就是聚集索引,也就是常说 IOT,索引组织表。非叶子节点按照主键顺序存放,叶子节点存放主键以及对应的行记录。所以对 INNODB 表进行全表顺序扫描会非常快。
非聚集索引:也叫 Secondary Index。指的是非叶子节点按照索引的键值顺序存放,叶子节点存放索引键值以及对应的主键键值。MySQL 里除了 INNODB 表主键外,其他的都是二级索引。MYISAM,memory 等引擎的表索引都是非聚集索引。简单点说,就是索引与行数据分开存储。一张表可以有多个二级索引。
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