clustered 和 unclustered index的区别

最新推荐文章于 2024-11-25 18:27:31 发布
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分类专栏： 数据库
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chengy35/article/details/14524405
本文深入探讨了SQL数据库中簇集索引与非簇集索引的区别，解释了它们在数据存储和检索过程中的作用。簇集索引通过物理排序实现了高效的数据访问，而非簇集索引则提供了更灵活的逻辑排序。理解这两种索引类型对于优化数据库性能至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最大区别在于clustered是物理上实现数据排序，并且同一个表里只能有一个clustered索引，而nonclustered是逻辑上的排序。
There are clustered and nonclustered indexes. A clustered index is a special type of index that reorders the way records in the table are physically stored. Therefore table can have only one clustered index. The leaf nodes of a clustered index contain the data pages.

A nonclustered index is a special type of index in which the logical order of the index does not match the physical stored order of the rows on disk. The leaf node of a nonclustered index does not consist of the data pages. Instead, the leaf nodes contain index rows.


When a file is organized so that the ordering of data record is the same as or close to the ordering of data entries in some index , we say that the index is clustered , otherwise not clustered


【面试】面试常问之数据库索引
黑黑白白君的博客
06-12 1343
文章目录1）什么是索引？1.1 分类：唯一索引（UNIQUE）：主键索引：聚集索引（CLUSTERED）：*主键与唯一索引的区别1.2 特点1.3 优缺点优点：缺点： 1）什么是索引？ 索引是一种数据结构 ，能够帮助我们快速的检索数据库中的数据。 索引是对数据库表中一个或多个列的值进行排序的结构。关键点是索引包含一个表中列的值，并且这些值存储在一个数据结构中。 例如对employee 表的姓名 (name) 列进行排序，如果想按特定职员的姓来查找ta，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息
Clustered聚集 & Unclustered非聚集索引
weixin_45646640的博客
03-17 176
Clustered聚集 & Unclustered非聚集索引
聚集/非聚集索引和密集索引/稀疏索引Clustered/Uncluttered index and Dense/Sparse Index
weixin_43305350的博客
11-07 178
Sparse Index(稀疏索引):不需要为每个搜索键值都连接一条搜索记录，如果要查找一条记录，先搜索索引记录，索引记录如果没有相关的索引记录指向，就会遍历所有记录，直至找到我们需要的记录。一个表可以有多个非聚集索引，因为非聚集索引中的一个索引存储在不同的地方。Dense Index(稠密索引/密集索引)：每个搜索键值都连接一条搜索记录，因为每一条搜索记录都有索引，所以需要更多空间来存储索引。例如，一本书可以有多个索引，一个位于开头，按单元显示书的内容，而第二个索引按字母顺序显示术语索引。
SQL Server 索引基础知识(2)----聚集索引，非聚集索引
蝈蝈俊.net
01-02 3112
由于需要给同事培训数据库的索引知识，就收集整理了这个系列的博客。发表在这里，也是对索引知识的一个总结回顾吧。通过总结，我发现自己以前很多很模糊的概念都清晰了很多。 不论是 聚集索引，还是非聚集索引，都是用B+树来实现的。我们在了解这两种索引之前，需要先了解B+树。如果你对B树不了解的话，建议参看以下几篇文章：BTree,B-Tree,B+Tree,B*Tree都是什么 http://blog.cs
深入剖析---数据表如何用索引
喜欢猪猪
11-25 491
在大数据时代，处理千万级数据表已成为许多企业和开发者必须面对的挑战。如何快速、高效地查询这些数据，成为衡量系统性能的关键指标之一。索引，作为数据库优化中最重要的工具之一，通过特定的数据结构和算法，能够显著提高查询效率。本文将从第一原理出发，对索引的相关概念、业务场景、历史背景、功能点、底层原理进行深入分析，并使用Java模拟索引的底层实现。在上述代码中，我们首先定义了类来表示B+树的节点。每个节点包含一个布尔值isLeaf来表示该节点是否为叶子节点，一个来存储键值，以及两个来分别存储子节点和兄弟节点的指针。
数据库索引的基础知识
weixin_30779691的博客
06-29 299
　一、理解索引的结构 　　索引在数据库中的作用类似于目录在书籍中的作用，用来提高查找信息的速度。使用索引查找数据，无需对整表进行扫描，可以快速找到所需数据。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。 　　SQL Server 中数据存储的基本单位是...
MySQL 5.6 解决InnoDB: Error: Table "mysql"."innodb_table_stats" not found.问题
zenmeshe的专栏
02-13 1293
报错日志： 2016-12-24 11:36:15 7f04ac302700 InnoDB: Error: Table "mysql"."innodb_table_stats" not found. 2016-12-24 11:36:15 7f04ac302700 InnoDB: Error: Fetch of persistent statistics requested for table
SQL语言之索引.pdf
10-08
CREATE INDEX <索引名> ON <表名> (列名 [ASC / DESC]...) [UNIQUE][CLUSTERED][UNCLUSTERED] 例如： 1. 对表 D01 中的 A1 列，建立唯一性聚集索引。 USE SCHOOL GO CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX IDX01 ON D01 ...
MyISAM与InnoDB的索引差异
08-27
首先，MyISAM的索引采用非聚集索引（UnClustered Index）的方式。这意味着索引和数据行是分开存储的。不论是主键索引还是普通索引，它们的叶子节点都存储索引列和指向对应行记录的指针。在MyISAM中，主键索引和普通...
SQLServer索引基础知识----聚集索引,非聚集索引[归纳].pdf
10-12
二、聚集索引（Clustered Index） 聚集索引是一种特殊的索引，它的叶节点就是实际的数据页。在数据页中，数据按照索引顺序存储，行的物理位置和行在索引中的位置是相同的。每个表只能有一个聚集索引，聚集索引的...
sql常用语句
09-24
8. **CLUSTERED/UNCLUSTERED INDEX**: `CLUSTERED INDEX`是数据库中物理排序的索引，而`UNCLUSTERED INDEX`是逻辑排序，不改变数据存储顺序。 9. **COUNT**: `COUNT`函数用于统计行数或满足特定条件的行数。 10. *...
数据库学习（1）--索引Index
D-Boy的专栏
04-24 7350
数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。 为表设置索引要付出代价的：一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随
Mysql集群重启失败
哲淡笔记
10-14 2196
问题描述今天遇到一个问题，openstack集群的3个控制节点内存故障后，同事重启了三个机器，启动后，三个节点上的mysqld(其实就是mariadb)服务都起不来了根据排查日志/var/log/mariadb/mariadb.log , 发现日志中显示[ERROR] WSREP: failed to open gcomm backend connection: 100: failed to rea
MySQL Cluster报错及解决方法（不断更新中）
yohoph的专栏
08-16 1万+
原文地址：http://blog.snsgou.com/post-132.html 排查问题技巧： MySQL Cluster 自带了一个错误代码的查看的小程序。通过这个小东西我们可以方便的定位问题的原因。 这个程序就是 perror 在MYSQL安装目录的bin下面。 如报错：ERROR 1005 (HY000) at line 474868: Can't create tab
聚集索引和非聚集索引 简析与对比
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Linias的博客
12-25 5万+
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...
聚簇索引(Clustered Index)和非聚簇索引 (Non- Clustered Index)
luzhensmart的专栏
10-28 6017
索引的重要性 数据库性能优化中索引绝对是一个重量级的因素，可以说，索引使用不当，其它优化措施将毫无意义。聚簇索引(Clustered Index)和非聚簇索引 (Non- Clustered Index) 最通俗的解释是:聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序，而对非聚簇索引的索引顺序与数据物理排列顺序无关。举例来说，你翻到新华字典的汉字“爬”那一页就是P开头的部分，这就是物理存储顺序（聚簇索引）；...
MySQL innodb_table_stats表不存在的解决方法
coolmsn8786的博客
05-13 1643
MySQL 版本 5.6.14 公司有几台MySQL服务器的错误日志显示,有几个系统表不存在. innodb_table_stats innodb_index_stats slave_master_info sla...
MySQL · 源码分析 · InnoDB Repeatable Read隔离级别之大不同
bohu83的博客
09-27 2205
一序    ANSI SQL STANDARD定义了4类隔离级别（READ UNCOMMITTED, READ COMMITTED, REPEATABLE READ, SERIALIZABLE)，包括了一些具体规则，用来限定事务内外的哪些改变是可见的，哪些是不可见的。低级别的隔离级别一般支持更高的并发处理，并拥有更低的系统开销。 Read Uncommitted（读未提交） 在该隔离级别，所有...
在mapreduce中partitioned by 和CLUSTERED BY的作用
最新发布
07-24
<think>首先，用户的问题是关于MapReduce中"partitioned by"和"clustered by"的区别与作用。我需要参考提供的引用内容来回答。 回顾引用内容： - 引用[1]: 提到"cluster by = distribute by + sort by"，并说"cluster by 和 sort by 不可以同时使用"，以及"当分组字段和排序字段是同一个字段时，才能使用cluster by代替"。 - 引用[2]: 讨论了Hive的基本概念，包括元数据管理、基于Hadoop的数据仓库工具等，但未直接提到"partitioned by"或"clustered by"。 - 引用[3]: 提供了Hive分区的语法："[PARTITIONED BY (COLUMNNAME COLUMNTYPE [COMMENT 'COLUMN COMMENT'],...)]"。 - 引用[4]: 描述了HDFS如何处理文件更新，涉及增量文件和合并，但未直接相关。 用户的问题指定在MapReduce上下文中，但引用主要涉及Hive。Hive是构建在MapReduce之上的，所以"partitioned by"和"clustered by"是Hive SQL中的概念，用于优化MapReduce作业。 现在，构建回答： 1. **结构化回答**：帮助用户逐步理解问题。确保回答清晰、可靠。 2. **关键点**： - **Partitioned By**：用于在Hive中创建分区表。分区将数据分成不同的目录基于分区键（如日期、地区），这有助于查询优化，因为只有相关分区被扫描。 - 引用[3]直接给出语法。 - **Clustered By**：用于在Hive中分桶数据。它基于哈希函数将数据分配到固定数量的桶中，这有助于数据采样、连接优化等。 - 引用[1]解释"cluster by"相当于"distribute by + sort by"，并指定当分组和排序字段相同时使用。 3. **区别**： - **Partitioning**：基于列值物理分割数据到目录。 - **Clustering (Bucketing)**：基于哈希函数将数据均匀分布到文件或桶中。 - 它们可以结合使用：例如，先分区再分桶。 4. **作用**： - **优化查询性能**：减少扫描的数据量。 - **高效数据管理**：如分区用于时间序列数据，分桶用于均匀分布。 - **支持特定操作**：如分桶支持高效连接。 5. **添加引用标识**：在回答中自然地添加引用，如[^1]、[^3]。 6. **生成相关问题**：在回答结束后，添加"相关问题"部分，基于主题生成几个问题。 7. **格式要求**： - 行内数学表达式用$...$。 - 独立公式用$$...$$并单独成段（但问题可能不需要数学）。 - 使用中文回答。 - LaTeX语法正确。 - 结构清晰。 回答大纲： - 介绍概念。 - 解释"partitioned by"的作用和语法。 - 解释"clustered by"的作用和语法。 - 比较区别。 - 总结作用。 - 添加相关问题。 相关问题示例： 1. 如何在Hive中使用分区和分桶优化查询性能？ 2. 分区和分桶在实际应用中的最佳实践是什么？ 3. MapReduce中数据分布的其他机制有哪些？</think>### MapReduce中`partitioned by`和`clustered by`的区别与作用 在MapReduce框架中（特别是基于Hive的实现），`partitioned by`和`clustered by`是用于优化数据存储和查询性能的关键机制。它们通过控制数据的物理分布来提升MapReduce作业的效率。下面我将逐步解释两者的作用、语法、区别，并结合实际示例说明。 #### 1. **`partitioned by`的作用与语法** - **作用**：`partitioned by`用于将数据表按指定列的值进行**物理分区**，将数据分割到不同的目录或文件中。这类似于文件系统中的文件夹结构，每个分区对应一个目录。主要目的是减少查询时扫描的数据量，提高查询效率。例如，按日期分区后，查询特定日期的数据只需扫描对应目录，而不必处理整个数据集[^3]。 - **语法**：在Hive中创建表时使用`PARTITIONED BY`子句，语法如下： ```sql CREATE TABLE table_name ( column1 data_type, column2 data_type, ... ) PARTITIONED BY (partition_column data_type [COMMENT 'comment'], ...) ``` 例如，创建一个按日期分区的销售数据表： ```sql CREATE TABLE sales ( product_id INT, amount DOUBLE ) PARTITIONED BY (sale_date STRING); ``` 数据加载后，每个`sale_date`值（如`2023-01-01`）会生成独立的HDFS目录（如`/sales/sale_date=2023-01-01/`），查询时Hive自动跳过无关分区[^3]。 - **优势**： - 显著提升查询性能，尤其适用于过滤条件包含分区键的查询（如`WHERE sale_date = '2023-01-01'`）。 - 支持高效的数据管理，如动态分区插入或删除旧分区。 - 在MapReduce中，分区减少了Shuffle阶段的数据传输量，因为每个Reducer只处理特定分区的数据。 #### 2. **`clustered by`的作用与语法** - **作用**：`clustered by`用于将数据**分桶（bucketing）**，基于哈希函数将数据均匀分布到固定数量的桶（文件）中。这确保数据在桶内有序或均匀分布，主要用于优化连接操作、聚合查询和数据采样。`clustered by`本质上是`distribute by + sort by`的组合：`distribute by`指定分桶键，`sort by`指定桶内排序键[^1]。 - **语法**：在Hive中创建表时结合`CLUSTERED BY`和`INTO buckets`子句，语法如下： ```sql CREATE TABLE table_name ( column1 data_type, column2 data_type, ... ) CLUSTERED BY (bucket_column) [SORTED BY (sort_column [ASC|DESC])] INTO n BUCKETS; ``` 例如，创建一个按用户ID分桶的用户表，桶内按时间排序： ```sql CREATE TABLE users ( user_id INT, name STRING, signup_date TIMESTAMP ) CLUSTERED BY (user_id) SORTED BY (signup_date) INTO 32 BUCKETS; ``` 数据会根据`user_id`的哈希值分配到32个桶文件中，每个桶内按`signup_date`排序。 - **优势**： - 提升连接（JOIN）性能：当两个表按相同键分桶时，MapReduce可以执行桶对桶的连接，避免全表Shuffle。 - 支持高效采样：通过`TABLESAMPLE`子句快速抽取部分桶的数据。 - 确保数据均匀分布：防止数据倾斜，优化Reducer负载。 - 注意：`cluster by`和`sort by`不可同时指定不同字段；只有当分组和排序字段相同时，才能用`cluster by`替代两者[^1]。 #### 3. **`partitioned by`与`clustered by`的区别** - **数据分布方式**： - `partitioned by`：基于列值创建**独立物理目录**（如分区键的不同值），每个分区包含所有相关数据文件。适用于高基数（cardinality）列（如日期、地区）。 - `clustered by`：基于哈希函数创建**固定数量的桶文件**，数据均匀分布在这些桶中。适用于低基数列（如用户ID），桶数量固定（如32或64）。 - **查询优化重点**： - `partitioned by`：优化**过滤查询**（减少I/O扫描）。 - `clustered by`：优化**连接和聚合**（减少Shuffle数据量）。 - **语法约束**： - `partitioned by`只能用于创建分区，不影响桶内数据顺序。 - `clustered by`隐含了`distribute by + sort by`，但要求分组和排序键相同[^1]。 - **结合使用**：两者可协同优化。例如，先按日期分区，再在每个分区内按用户ID分桶： ```sql CREATE TABLE orders ( order_id INT, user_id INT, amount DOUBLE ) PARTITIONED BY (order_date STRING) CLUSTERED BY (user_id) INTO 64 BUCKETS; ``` 这种组合在MapReduce中大幅提升性能：分区减少数据范围，分桶加速连接操作。 #### 4. **总结作用** - **核心作用**：两者都通过数据物理分布优化MapReduce作业： - 减少磁盘I/O和网络传输（Shuffle阶段）。 - 加速查询执行，尤其在大数据场景（如Hive处理TB级数据）。 - 支持高效数据维护（如分区删除或桶采样）[^2][^4]。 - **适用场景**： - 使用`partitioned by`：当查询常基于某一列过滤（如时间范围查询）。 - 使用`clustered by`：当需要频繁连接或聚合（如用户行为分析）。 - **注意事项**：在Hive中，分区和分桶依赖于HDFS存储，数据加载时需显式指定分区或桶（如`INSERT INTO ... PARTITION`或`SET hive.enforce.bucketing=true`）。元数据（如表结构）由Hive的metastore管理[^2][^4]。 通过合理使用`partitioned by`和`clustered by`，可以显著提升MapReduce作业的效率，尤其是在数据仓库和离线分析场景中[^1][^2]。
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