聚簇索引 VS 非聚簇索引

聚簇索引 VS 非聚簇索引

聚簇索引是一种特殊的索引类型,其索引结构与数据行的物理存储顺序一致。

区分聚簇索引非聚簇索引的主要依据是索引与数据行的物理存储方式之间的关系

1、 数据存储方式

  • 聚簇索引

    • 索引的键值顺序决定了数据行的物理存储顺序。
    • 数据行直接存储在索引的叶子节点中。
    • 表数据按索引键值排序存储。
  • 非聚簇索引

    • 索引的键值顺序与数据行的物理存储顺序无关。
    • 索引的叶子节点存储的是指向数据行的指针(如行 ID 或主键值)。
    • 数据行独立存储,索引仅包含指向数据行的引用。
  • 在大多数数据库管理系统(如 MySQL InnoDB、SQL Server)中,主键默认是聚簇索引

  • 每张表只能有一个聚簇索引。

2、创建索引样例

  • 聚簇索引

    CREATE CLUSTERED INDEX idx_name ON table_name(column_name);
    
  • 非聚簇索引

    CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_name ON table_name(column_name);
    

### 索引非聚簇索引的区别及实现原理 #### 一、索引(Clustered Index) **定义**:索引是一种将数据行与索引定义的逻辑顺序保持一致的索引结构。在 MySQL 的 InnoDB 存储引擎中,表的数据存储实际上是按照主键顺序排列的,主键即为索引[^1]。如果没有显式定义主键,则 InnoDB 会选择一个唯一且非空的列作为索引;如果不存在这样的列,InnoDB 会生成一个隐藏的主键作为索引[^3]。 **实现原理**:索引的叶子节点存储的是实际的数据行,而非指向数据行的指针。这意味着当通过索引查找数据时,可以直接访问到数据本身,而无需额外的查找操作[^4]。 **优点**: - 数据访问效率高,因为数据索引是紧密关联的。 - 对于范围查询特别有效,因为数据按索引顺序物理存储。 **缺点**: - 插入或更新操作可能导致页分裂,从而影响性能。 - 如果主键不是连续递增的,可能会导致数据插入时频繁调整物理存储位置。 --- #### 二、非聚簇索引(Non-Clustered Index) **定义**:非聚簇索引是一种不改变表中数据行物理顺序的索引类型。它的叶子节点存储的是主键值(或行指针),通过这些值再去查找实际的数据行[^2]。 **实现原理**:非聚簇索引的叶子节点包含索引列的值以及指向对应数据行的引用(通常是主键值或行指针)。因此,非聚簇索引需要两次查找操作:首先通过非聚簇索引定位到主键值,然后通过主键值访问实际的数据行[^4]。 **优点**: - 可以创建多个非聚簇索引,满足不同的查询需求。 - 对于频繁更新的表,非聚簇索引的影响较小,因为它不影响数据行的物理存储顺序。 **缺点**: - 查询效率低于索引,因为需要额外的查找操作。 - 额外占用存储空间,因为需要维护索引指向数据行的引用。 --- #### 三、使用场景分析 **索引适用场景**: - 表中存在大量范围查询(如 `BETWEEN` 或 `>` 等条件)。 - 数据的插入顺序接近主键的递增顺序,减少页分裂的可能性。 - 查询经常基于主键进行,因为索引直接存储了数据行。 **非聚簇索引适用场景**: - 表中存在多个查询条件,需要为不同列创建索引。 - 数据更新频繁,但查询较少依赖于主键。 - 需要为非主键列创建索引以优化查询性能。 --- ```python # 示例代码:创建索引非聚簇索引 CREATE TABLE employees ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, # 主键自动成为索引 name VARCHAR(50), department_id INT, INDEX (department_id) # 非聚簇索引 ); ``` ---
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