【数据库】聚簇索引/非聚簇索引

最新推荐文章于 2025-06-18 10:53:08 发布
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博客介绍了聚簇索引和非聚簇索引，聚簇索引叶子节点直接存储数据，非聚簇索引存储索引值和对应数据地址，一般聚簇索引查询效率更高。还解释了 MySQL 索引多为三层树结构的原因，基于节点大小和数据存储量，三层树通常可存储大量数据。

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什么是聚簇索引/非聚簇索引

叶子节点：最下面那一层
聚簇索引：叶子节点上直接存储的数据
在这里插入图片描述
非聚簇索引：叶子节点上存储的是索引值和对应数据的地址
在这里插入图片描述
直接看起来聚簇索引查询效率应该比非聚簇索引效率高，毕竟少了一次地址查询的过程。但是加上辅助索引就不这么想了。
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为什么我们见到的索引都是三层树结构

对于mysql他的每一个结点默认大小为16KB，假设索引值为int即4B同时指针（结点值之间的指针，就上图的空白部分）占6B，那么一个结点可以存储16KB/10B = 1648条数据
在这里插入图片描述
假设叶子节点每条数据1kb，一个叶子节点可存储16条
总数据数 = 1648x1648x16 = 4千来万
所以一般数据3层足够储存

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 5964
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.
详解MySQL 聚簇索引与非聚簇索引
12-14
1、聚集索引 表数据按照索引的顺序来存储的，也就是说索引项的顺序与表中记录的物理顺序一致。对于聚集索引，叶子结点即存储了真实的数据行，不再有另外单独的数据页。 在一张表上最多只能创建一个聚集索引，因为真实数据的物理顺序只能有一种。 从物理文件也可以看出 InnoDB（聚集索引）的数据文件只有数据结构文件.frm和数据文件.idb 其中.idb中存放的是数据和索引信息 是存放在一起的。 2、非聚集索引 表数据存储顺序与索引顺序无关。对于非聚集索引，叶结点包含索引字段值及指向数据页数据行的逻辑指针，其行数量与数据表行数据量一致。 从物理文件中也可以看出 MyISAM（非聚集索引）的索引文件.MYI
Mysql聚簇索引和非聚簇索引
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07-08 184
Mysql聚簇索引和非聚簇索引 参考如下： 浅谈聚簇索引和非聚簇索引的区别 mysql的聚簇索引与非聚簇索引的简短总结 在mysql数据库中，myisam引擎和innodb引擎使用的索引类型不同，myisam对应的是非聚簇索引，而innodb对应的是聚簇索引。聚簇索引也叫复合索引、聚集索引等等。 聚簇索引：“聚簇”的意思是数据行被按照一定顺序一个个紧密地排列在一起存储。一个表只能有...
MySQL 的 InnoDB 引擎中聚簇索引和非聚簇索引
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06-18 586
定义：InnoDB 中，聚簇索引的叶子节点直接存储完整的数据行（即表记录的物理存储与索引结构融合 ）。存储结构叶子节点包含主键值 + 所有字段数据（如idnameage+ … ）。非叶子节点存主键值和子节点指针，用于快速定位叶子节点。一张表只能有一个聚簇索引（默认是主键索引；若表无主键，选唯一非空索引；若都没有，InnoDB 会隐式创建一个 6 字节的row_id作为聚簇索引 ）。对比维度聚簇索引非聚簇索引存储内容叶子节点存完整数据行（主键 + 所有字段）叶子节点存。
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很多时候犯错都是在不知情的情况下发生的
03-24 1944
而在InnoDB中，聚簇索引的B+树的叶子节点是一个数据页，默认大小为16K，这些叶子节点，也就是数据页的数据其实是一个有序链表，会按照主键递增的顺序来存储。在InnoBD中通过主键来聚簇数据，也就是说聚簇索引的的B+树上的叶子节点所存储的key总是主键值，如果没有定义主键，InnoDB会选择一个唯一的非空索引来代替，如果也没有这样的索引，InnoDB会隐式地定义一个主键来聚簇数据，这个隐式的主键被称为 rowID。因此， 给表添加索引，会增加表的体积， 占用磁盘存储空间。，既Key和指向子节点的指针。
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Elephant_King的博客
01-26 1328
两者都是使用B+树的数据结构，可以看一下这篇文章 聚簇索引 将数据和索引放在一起，并且是按照一定顺序组织的，找到索引也就找到了数据，数据的物理存放顺序与索引顺序是一致的，即：只要索引是相邻的，那么对应的数据一定也是相邻的存放在磁盘上的 一般情况下主键就是默认的聚簇索引 用图来解释就是这样的 上图就是按照主键建立的聚簇索引，叶子结点存储着该主键所有的信息 因为B+树是指在叶子结点存放数据，聚簇索引就是直接将行的所有数据存储在叶子结点上 InnoDB引擎就使用聚簇索引 非聚簇索引.
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数据库中的索引是提高查询效率的关键工具，主要分为聚簇索引和非聚簇索引。聚簇索引决定了数据的实际存储顺序，它的每个索引条目都直接指向数据行，因此一个表只能有一个聚簇索引。而非聚簇索引的顺序与数据存储顺序...
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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。
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05-10
在设计数据库时，选择聚簇索引还是非聚簇索引需要考虑数据的使用模式和查询需求。聚簇索引适合排序、范围查询等操作，而非聚簇索引更适合精确查询。聚簇索引对于频繁更新主键值的操作较为不利，因为主键值的变动可能...
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01-04 795
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
聚簇索引，非聚簇索引
NIUBILISI的博客
08-16 236
聚簇索引 平时习惯逛图书馆的童鞋可能比较清楚，如果你要去图书馆借一本书，最开始是去电脑里面查书名然后根据书名来定位藏书在那个区，哪个书柜，哪一行，第多少本。。。清晰明确，一目了然，因为藏书的结构与图书室的位置，书架的顺序，书本的摆放顺序与书籍的编号都是从大到小一致的顺序摆放的，所以很容易找到。比如，你的目标藏书在C区2柜3排5仓，那么你走到B区你就很快知道前面就快到了C区了，你直接奔着2柜区就能找...
聚簇索引和非聚簇索引(通俗易懂 言简意赅)
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聚簇索引和非聚簇索引(通俗易懂 言简意赅) 总结：InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，聚簇索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树，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。这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的一部分； 一般建表会用一个自增主键做*聚簇索引，没有的话MySQL会默认创建，但是这个主键如果更改代价较高，故建表时要考虑自增ID不能频繁update这点。* 我们日常工作中，根据实际情况自行添加的索引都是辅助索引，辅助索引就是一个
聚簇索引与非聚簇索引
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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...
聚簇索引与非聚簇索引的区别
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原文地址：聚簇索引与非聚簇索引的区别作者：菜鸟的成长    通常情况下，建立索引是加快查询速度的有效手段。但索引不是万能的，靠索引并不能实现对所有数据的快速存取。事实上，如果索引策略和数据检索需求严重不符的话，建立索引反而会降低查询性能。因此在实际使用当中，应该充分考虑到索引的开销，包括磁盘空间的开销及处理开销（如资源竞争和加锁）。例如，如果数据频繁的更新或删加，就不宜建立索引。     本文简要
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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。 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。 因此，MYSQL中不同的数据存储引擎对聚簇索引的支持不同就很好解释了。下面，我们可以看一下MYSQL中MYIS
数据库聚簇索引和非聚簇索引
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### 数据库聚簇索引与非聚簇索引的区别 #### 存储方式差异 聚簇索引的叶子节点包含了完整的数据记录，这意味着表的数据行按聚簇索引键顺序存储。因此，在一张表上只能创建一个聚簇索引[^1]。 对于非聚簇索引而言，其叶子节点并不包含实际的数据记录；相反，这些节点保存着指向真实数据位置的指针或是主键值（这取决于具体的数据库实现），从而允许在同一张表上建立多个非聚簇索引[^3]。 #### 性能影响 当查询条件能够利用到聚簇索引时，由于所需读取的数据已经按照该索引排列好了次序，所以通常可以获得较好的性能表现。然而，如果频繁更新具有聚簇索引列，则可能会引发页分裂等问题，进而降低效率[^2]。 相比之下，非聚簇索引可以加速那些不涉及大量范围扫描操作的查找过程，尤其是在多字段组合条件下更为明显。但是访问通过非聚簇索引来定位的数据项往往需要额外的一次I/O来获取真正的数据行，即所谓的“书签查找”。 #### 应用场景分析 - **聚簇索引适用情况** - 当存在经常用于排序或分组的操作时； - 对于唯一性较高的字段作为检索依据的情况特别有利； - **非聚簇索引适合场合** - 如果应用程序主要执行的是基于某些特定属性的选择性很高但又不适合做为主键使用的过滤器； - 或者是在辅助其他类型的快速查找需求方面发挥作用，比如全文搜索引擎中的关键词映射关系维护等。 ```sql CREATE CLUSTERED INDEX idx_name ON table_name (column_list); CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_name ON table_name (column_list); ```
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