聚簇索引和非聚簇索引

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分类专栏： 数据库 文章标签： 数据库 算法 mysql
于 2022-10-17 23:08:06 首次发布
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本文详细介绍了InnoDB存储引擎的聚簇索引和二级索引的工作原理。聚簇索引默认以主键为索引，其叶子节点包含完整的行数据。而二级索引存储主键值，用于查询时通过主键查找数据。查询流程是先通过二级索引找到主键，再利用主键在聚簇索引中定位数据。

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以InnoDB举例，默认创建的就是以主键作为索引的聚簇索引，同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据，也将聚集索引的叶子节点称为数据页。非聚簇索引一般指的是二级索引，二级索引的data存的是主键。
查询流程是：先去二级索引找到主键，再用主键去聚簇索引找到数据。

Mysql 聚簇索引和非聚簇索引的区别
Top5软件工程硕士，先后在京东、字节从事多年Java后端开发、实时和离线大数据开发
01-28 5938
聚簇索引是对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一个或多个列的值排序的算法。特点是存储数据的顺序和索引顺序一致。一般情况下主键会默认创建聚簇索引，且一张表只允许存在一个聚簇索引。 在《数据库原理》一书中是这么解释聚簇索引和非聚簇索引的区别的：聚簇索引的叶子节点就是数据节点，而非聚簇索引的叶子节点仍然是索引节点，只不过有指向对应数据块的指针。 https://blog.youkuaiyun.com/alexdamiao/article/details/51934917 聚簇索引：将数据存储与索引放到了一块，索引结.
（面经总结）一篇文章带你整理面试可能会问到的 聚簇索引和非聚簇索引
南淮北安的博客
05-11 709
文章目录一、聚簇索引二、非聚簇索引三、InnoDB 的索引1. 聚簇索引的优势2. 聚簇索引的劣势四、MyISM 的非聚簇索引五、为什么主键通常建议使用自增 id六、聚簇索引和非聚簇索引的使用场景七、Mysql 聚簇索引的设定 一、聚簇索引 聚集索引是指数据库表行中数据的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同 一个表只能有一个聚集索引，因为一个表的物理顺序只有一种情况，所以，对应的聚集索引只能有一个。 如果某索引不是聚集索引，则表中的行物理顺序与索引顺序不匹配，与非聚集索引相比，聚集索引有着更快的检索速度。
聚簇索引 和 非聚簇索引详解
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聚簇索引、非聚簇索引、InnoDB
什么是聚簇索引和非聚簇索引？它们有什么区别？MySQL支持哪些存储引擎？
学亮编程手记
06-08 3663
聚簇索引（Clustered Index）和非聚簇索引（Non-clustered Index）是数据库中两种不同类型的索引结构，它们在存储和组织数据上有所不同。在设计索引时，需要根据具体的查询需求和数据特点选择适合的索引类型，以提高查询性能和满足业务需求。
聚簇索引与非聚簇索引详解
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05-27 654
本文详细解析了数据库索引中的聚簇索引与非聚簇索引。聚簇索引决定数据物理存储顺序，一个表只能有一个，适合主键和范围查询；非聚簇索引是独立结构，可创建多个，但可能产生回表开销。文章对比了两者在数量限制、数据存储方式、查询效率等方面的核心差异，并介绍了覆盖索引、索引选择性等高级优化策略。最后给出了索引设计原则和实践建议：根据查询模式创建合理索引，避免过度索引，定期维护优化。通过正确使用这两类索引，可显著提升数据库查询性能。
MySQL InnoDB 引擎中的聚簇索引和非聚簇索引有什么区别？
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MySQL InnoDB 引擎中的聚簇索引和非聚簇索引有什么区别？
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聚簇索引和非聚簇索引概念 聚簇索引是指索引结构的叶子节点直接包含行数据的索引方式，也就是说，索引和数据是存储在一起的。这种索引方式下，一旦索引被找到，那么对应的行数据也就可以立即被读取出来。而非聚簇...
Java 后端面试必备：聚簇索引和非聚簇索引的区别
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02-15 839
聚簇索引决定了表中数据的物理存储顺序，即表中数据行的存储顺序与索引键的顺序一致。在具有聚簇索引的表中，数据按照聚簇索引列的值进行排序存储。例如，在一个员工信息表中，如果以员工编号作为聚簇索引，那么表中的数据会按照员工编号从小到大的顺序依次存储在磁盘上。聚簇索引和非聚簇索引在数据库索引体系中各有特点，理解它们的区别是 Java 后端开发面试中数据库知识考查的重点，也是在实际数据库设计和优化中必须掌握的技能。在面试中，清晰阐述两者区别并结合实际场景分析，能有效展示自己的专业能力。
聚簇索引和非聚簇索引是常见的两种概念
qq_28979487的博客
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聚簇索引是数据表的主索引，它决定了数据表中数据的存储顺序。换句话说，数据表中的数据行是按照聚簇索引的顺序存储的。每个表只能有一个聚簇索引，因为数据只能按一种顺序进行存储。非聚簇索引是与表数据的存储顺序无关的索引。它们创建了一个新的索引结构，其中包含了索引键以及指向数据行的指针。非聚簇索引不会改变表中数据的物理存储顺序。一个表可以有多个非聚簇索引。
聚集索引与非聚集索引
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02-02 5373
通俗点讲 聚簇索引：将数据存储与索引放到了一块，找到索引也就找到了数据 非聚簇索引：将数据存储于索引分开结构，索引结构的叶子节点指向了数据的对应行，myisam通过key_buffer把索引先缓存到内存中，当需要访问数据时（通过索引访问数据），在内存中直接搜索索引，然后通过索引找到磁盘相应数据，这也就是为什么索引不在key buffer命中时，速度慢的原因 澄清一个概念：innodb中，在聚簇索引之上创建的索引称之为辅助索引，辅助索引访问数据总是需要二次查找，非聚簇索引都是辅助索引，像复合索引、前缀索引、唯
聚簇索引 vs 非聚簇索引：一文讲透核心原理与区别
m0_73748193的博客
04-15 1342
聚簇索引（Clustered Index）是一种数据和索引“绑在一起”的结构聚簇索引的叶子节点存储的就是完整的行数据本身！所以在 InnoDB 中，主键索引（PRIMARY KEY）就是聚簇索引。非聚簇索引（Secondary Index）叶子节点并不直接存储数据行，而是存储主键值（row id）。也就是说：查找时你要先查二级索引 → 再通过主键回表去聚簇索引查真正数据。这个过程叫做回表查询。特性聚簇索引（主键）非聚簇索引（二级索引）是否保存整行数据✅ 是❌ 否（只存主键）是否按顺序排列。
什么是聚集索引和非聚集索引？
网络技术联盟站
08-04 5658
聚集索引是将数据表中的行按照索引键的顺序进行物理排序的索引。一个表只能有一个聚集索引，因为数据表的物理存储顺序只能有一种。聚集索引的索引键决定了数据在表中的存储顺序。非聚集索引是将索引键和指向数据行的指针存储在索引页中的索引。一个表可以有多个非聚集索引，因为非聚集索引不影响数据表的物理存储顺序。非聚集索引的索引键决定了索引页的排序顺序。
聚簇索引和非聚簇索引的区别
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一、聚簇索引和非聚簇索引 　　1、聚簇索引和非聚簇索引： 　　　　我拿查字典做一个比喻，字典的页面就好比是物理排列顺序，物理排列顺序是固定的，查询的方式就好比是索引，区别是聚簇索引就好比是拼音查询，每一个字母查询出来的页面顺序是跟你字母的顺序一致的，a字母查询出来的页面一定是在c字母查询出来的页面前面，而非聚簇索引就好比是笔画查询，笔画少的查出来的页面不一定在笔画多的查出来的页面前面，也就是你通过笔画查询的顺序和页面的顺序并不是一致的。 　　　　再举一例：聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序，而对非聚
Mysql索引、聚簇索引、非聚簇索引(图解)
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03-18 6298
mysql索引 在 MySQL 中，MyISAM 引擎和 InnoDB 引擎都是使用 B+Tree 作为索引结构，但是，两者的实现方式不太一样。（下面的内容整理自《Java 工程师修炼之道》） MyISAM 引擎中，B+Tree 叶节点的 data 域存放的是数据记录的地址。在索引检索的时候，首先按照 B+Tree 搜索算法搜索索引，如果指定的 Key 存在，则取出其 data 域的值，然后以 data 域的值为地址读取相应的数据记录。这被称为“非聚簇索引”。 InnoDB 引擎中，其数据文件本身就是索引文
聚簇索引 和 非聚簇索引
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### 聚簇索引与非聚簇索引的区别 #### 定义 聚簇索引（Clustered Index）是指表中的物理数据存储顺序与索引键值的逻辑顺序一致[^3]。这意味着当创建了一个聚簇索引后，数据库会按照索引键重新排列实际的数据行位置。 而非聚簇索引（Non-clustered Index），其叶子节点并不包含真正的数据记录本身，而是包含了指向对应数据行的一个指针或者ROWID。这样即使通过非聚簇索引来访问数据，也需要额外的一次查找操作来获取完整的数据行信息。 #### 工作原理 对于 **聚簇索引** 来说，由于它决定了表中数据的实际存储方式，所以每张表只能有一个聚簇索引。这是因为数据行的位置一旦被固定下来就难以再改变其他排序规则。通常情况下，在InnoDB引擎下主键即默认作为聚簇索引存在；如果没有显式定义主键，则会选择一个唯一且非空的字段自动构建为主键并形成聚簇索引。 相比之下，**非聚簇索引** 的实现更加灵活多样。它们不会影响原始表格里数据项之间的相对布局关系，只是单纯地建立了一种映射机制用于加速特定类型的检索过程。每当新增加一条新纪录时，只需简单更新相应的辅助索引结构而无需调整整个磁盘文件上的内容摆放格局。 #### 应用场景分析 ##### 聚簇索引的应用场合： - 当频繁执行基于某些列值范围内的扫描查询时，采用聚簇索引能够显著减少I/O次数从而提高效率[^1]。 - 对于那些经常需要按某种自然顺序读取大量连续行的操作而言非常适合设置成聚簇形式。 ##### 非聚簇索引更适合下面这些情况之一者选用： - 如果应用程序主要依赖精确匹配而不是区间搜索的话那么利用覆盖索引技术就可以完全避免回表动作进而提升速度[^2]。 - 存在多维度过滤条件但又不可能全部组合起来构成复合型主关键字的情况下单独设立几个独立的小规模二级索引往往更为经济实用一些. ```sql -- 创建聚簇索引的例子 (假设使用的是支持此功能的关系型数据库系统) CREATE TABLE employees ( id INT NOT NULL, name VARCHAR(50), department_id INT, PRIMARY KEY(id) -- 这里的主键实际上就是一种特殊的聚簇索引 ); -- 添加非聚簇索引实例 ALTER TABLE employees ADD INDEX idx_department(department_id); ```
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