mysql 优化（3）聚簇索引和非聚簇索引

最新推荐文章于 2025-11-04 11:47:25 发布

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本文详细解析了数据库中聚簇索引与非聚簇索引的区别，特别是针对MySAM与InnoDB存储引擎的特点进行阐述。通过对比两种索引类型的数据组织方式，解释了它们的工作原理及优缺点，并提供了具体的使用场景示例。

聚簇索引和非聚簇索引是btree 大类

按照算法 btree

hash散列（memory引擎）在内存里

mysam

innodb

组织数据上有区别虽然都是btree 按照算法分

mysam 指向改行磁盘位置索引和数据独立非聚簇相互独立

innodb 指向引用本身有数据全部聚簇聚在这！因为既存储主键值又存储行数据因此称为聚簇索引

主索引藏着改行数据称为聚簇索引，次索引指向对主键的引用。

没有主键会去找是不是有一个unique key ... 没有 unique key 系统会生成一个row id

不回行不规则插入会造成页分裂

innodb

优势: 根据主键查询条目比较少时,不用回行(数据就在主键节点下)

劣势: 如果碰到不规则数据插入时,造成频繁的页分裂

分别规则插入10000条数据,不规则插入10000条数据

观察时间的差异,体会聚簇索引,页分裂的影响.

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MySQL - 4种基本索引、聚簇索引和非聚索引、索引失效情况、SQL 优化

CYK_byte的博客

11-21

2959

索引就是一种帮助 mysql 提高查询效率的数据结构.

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

1950

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。

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【mysql】聚簇索引和非聚簇索引（B树和B+树）

xyk：的博客

07-21

1万+

B+树，作为B树的升级版，在B树基础上，MySQL在B树的基础上继续改造，使用B+树构建索引。B+树和B树最主要的区别在于非叶子节点是否存储数据的问题聚集索引：指索引项的排序方式和表中数据记录排序方式一致的索引。聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。每个InnoDB表都有一个聚簇索引，聚簇索引使用B+树构建，叶子节点存储的数据是整行记录。一般情况下，聚簇索引等同于主键索引，当一个表没有创建主键索引时，InnoDB会自动创建一个ROWID字段来构建聚簇索引。

聚簇索引与非聚簇索引分析、区别

wade1010的专栏

11-07

606

Myisam与innodb引擎,索引文件的异同 innodb的主索引文件上直接存放该行数据,称为聚簇索引,次索引指向对主键的引用 myisam中, 主索引和次索引,都指向物理行(磁盘位置). myisam 示意图 innodb 示意图注意: innodb来说, 1: 主键索引既存储索引值,又在叶子中存储行的数据 2: 如果没有主键, 则会Unique key做主键 3: 如果没有unique,则系统生成一个内部的rowid做主键. 4: 像innodb中,主键的索引结构中,既存储了主

一句话概括MySQL聚簇索引和非聚簇索引

最新发布

学亮编程手记

11-04

562

特性聚簇索引非聚簇索引数量每张表唯一一个每张表可以有多个存储内容叶子节点存储整行数据叶子节点存储主键值依赖关系决定了数据的物理存储顺序依赖于聚簇索引（通过主键回表）查询过程一次查找，直接获取数据两次查找：先查索引，再回表查数据典型代表InnoDB的主键在InnoDB中创建的普通INDEX重要提示：以上讨论均基于MySQL的InnoDB存储引擎。对于MyISAM存储引擎，它使用的是非聚簇索引，其索引叶子节点存储的是数据行的物理地址（指针），无论是主键索引还是普通索引。

MySQL聚簇索引

wxyh的博客

05-01

723

正确地创建和使用索引是实现高性能查询的基础。本文简要介绍MySQL聚簇索引。聚簇索引聚簇索引不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。在InnoDB中的聚簇索引实际上是在同一个结构中保存了B-Tree索引和数据行。当表有聚簇索引时，它的数据实际上存放在索引的叶子节点中。“聚簇”表示数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起。因为无法同时把数据行存放在两个不同的地方，所以一个表只能有...

MYSQL聚簇索引

肝铁侠的博客

01-16

1365

首先我们要知道的，聚簇索引它并不是一种单纯的索引类型，而是一种数据存储方式。聚簇表示的意思是数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起。不同的存储引擎所支持的索引是不同的，所以不是所有的存储引擎都支持聚簇索引。如果你已经对MYSQL使用的索引数据结构为B+树并且知道了B+数的存储形式的话，就会知道B+树的叶子节点存储了我们想要的数据，而非叶子节点是不存储数据的，仅用作索引。而针对这个问题可能你在面试的时候会经常被问到：MYSQL的索引为什么使用B+树而不使用B树。对于MYSQL而言，我们常用的数据存储引擎是IN

Mysql聚簇索引

qq_37933128的博客

10-07

5507

而用‘偏旁部首’查汉字，就是非聚集索引，因为正文中的字并不是按照偏旁部首排序的，我们通过检字表得到正文中的字在索引中的映射，然后通过映射找到所需要的字。也就是说聚集索引的顺序就是数据的物理存储顺序。它会根据聚集索引键的顺序来存储表中的数据，即对表的数据按索引键的顺序进行排序，然后重新存储到磁盘上。聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。聚集索引会降低 insert，和update操作的性能，所以，是否使用聚集索引要全面衡量。c.查询的结果返回某值相同的大量结果集。非聚集索引必须是稠密索引。

详解MySQL 聚簇索引与非聚簇索引

12-14

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...

Mysql聚簇索引与非聚簇索引详解

2502_92141759的博客

10-06

869

聚簇索引：索引即数据，物理有序，主键查询和范围查询高效，但依赖自增键且更新代价高；非聚簇索引：索引与数据分离，支持多索引，适合高频非主键查询，但需回表（覆盖索引除外）；核心设计思路：用自增主键作为聚簇索引，为高频查询字段创建合理的非聚簇索引，并利用覆盖索引减少回表。理解两者的差异，是优化 MySQL 查询性能的基础，需结合业务查询模式选择合适的索引策略。

聚簇索引和 非聚簇索引详解

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weixin_32705525的博客

01-25

233

聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。具体的细节依赖于其实现方式，但innoddb 的聚簇索引实际上在同一个结构中保存了B-Tree索引和数据行。当表有聚簇索引时，它的数据实际上存放在索引的叶子页(leaf page)中。术语‘聚簇’表示数据行和相邻的键值进错的存储在一起。因为无法同时把数据行存放在两个不同的地方，所以在一个表中只能有一个聚簇索引 (不过，覆盖索引可以模拟多个聚簇...

快速理解 Mysql 回表索引覆盖索引下推

Doub1's Blog

09-05

616

快速理解 Mysql 回表索引覆盖索引下推回表操作索引覆盖索引下推回表操作 Mysql 每页大小为16K(B+树结构，所以16K足以),关于主键索引和辅助索引的结构这里简单说一下。 InnoDB 主键（聚簇索引）：仅在叶子节点存储数据，且是整行数据。 InnoDB 普通索引：仅在叶子节点存储该列对应的主键。比如：有一张account表，其中id为主键,name为普通索引，age无索引。 id name age 1 张一 90 2 张二 91 3 张三 92 4

Mysql必知必会之聚簇索引

爱琴孩的博客

06-04

707

我们知道，我们插入表的数据其实最终都要持久化到磁盘上，InnoDB为了方便管理这些数据，提出了的概念，它会将数据划分到多个页中，每个页大小默认是16KB，这个页我们可以称为数据页。当我们插入一条数据的时候，数据都会存在数据页中，如下图所示当数据不断地插入数据页中，数据会根据主键（没有的话会自动生成）的大小进行排序，形成一个单向链表。

MySQL 聚簇索引——新手入门

quanzhan_King的博客

04-25

2249

1. 什么是聚簇索引数据库的索引从不同的角度可以划分成不同的类型，聚簇索引便是其中一种。聚簇索引英文是 Clustered Index，有时候小伙伴们可能也会看到有人将之称为聚集索引等，与之相对的是非聚簇索引或者二级索引。聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据的存储方式。在 MySQL 的 InnoDB 存储引擎中，所谓的聚簇索引实际上就是在同一个 B+Tree 中保存了索引和数据行：此时，数据放在叶子结点中，聚簇聚簇，意思就是说数据行和对应的键值紧凑的存在一起。

mysql聚簇索引和非聚簇索引的区别？

weixin_44416039的博客

05-25

557

所以查询效率快，因为只要找到第一个索引值记录，其余的连续性的记录在物理表中也会连续存放，一起就可以查询到。缺点：新增比较慢，因为为了保证表中记录的物理顺序和索引顺序一致，在记录插入的时候，会对数据页重新排序。非聚簇索引：就是以非主键创建的索引(也叫做二级索引)，在叶子节点存储的是主键和索引列。聚簇索引是物理上连续存在，而非聚簇索引是逻辑上的连续，物理存储不连续。聚簇索引：就是以主键创建的索引，在叶子节点存储的是表中的数据。非聚簇索引中表记录的排列顺序和索引的排列顺序不一致。

【Mysql】InnoDB 中的聚簇索引、二级索引、联合索引

YLF123456789000的博客

06-07

1088

回表后，再回到这颗新的 B+ 树，找到刚才那个第一个符合条件的记录，并沿着记录的单向链表向后继续搜索其他也满足 c2 = 4 的记录，每找到一条就继续回表操作，重复这个过程。我们可以同时为多个列建立索引，比如 c2 列和 c3 列，以这 2 个列的大小为排序规则建立的 B+ 树索引就称为。这种以非主键列的大小为排序规则而建立 B+ 树需要执行回表操作才可以定位到完整的用户记录，这种 B+树就称为。各存放目录项记录的页分为不同层级。这里完整的用户记录就是指，这个记录中存储了所有的列的值（包括隐藏列）。

mysql中的各种索引大总结

风团团

09-12

6797

文章目录为啥不用二叉搜索树？为啥不用平衡二叉（avl）树？为啥不用b-树？为啥用b+树？（重点）索引聚簇索引聚簇索引的缺点大家都知道mysql索引底层使用的是b+树的数据结构，树有这么多种，那为啥就选择b+树呢？那就从为啥使用b+树开始，到分析其原理的思路一步步分析吧。为啥不用二叉搜索树？定义： 1：非空左子树的所有键值小于其根结点的键值。 2：非空右子树的所有键值大于其根结点的键值。 3：左、右子树都是二叉搜索树。就是左节点<根节点<右节点。看下图树太高了。查询效率太低，故不推荐。

mysql聚簇索引和非聚簇索引的区别

Alex

08-17

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mysql聚簇索引和非聚簇索引的区别 mysql聚簇索引和非聚簇索引的区别是：对于聚簇索引，表数据按顺序存储，即索引顺序和表记录物理存储顺序一致；对于非聚簇索引，表数据存储顺序与索引顺序无关。 mysql聚簇索引和非聚簇索引的区别介绍：聚簇索引：表数据按顺序存储，即索引顺序和表记录物理存储顺序一致。聚簇索引叶子节点存储数据行和B-Tree索引。在一个表中只能有一个聚簇索引，因为真实物理存储顺序只能有一种。聚簇索引是稀疏索引，数据页上一级索引存储是页指针，非行指针。非..

mysql 聚簇索引和非聚簇索引

06-09

### 聚簇索引与非聚簇索引的区别及实现原理 #### 一、聚簇索引（Clustered Index） **定义**：聚簇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，主键即为聚簇索引[^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聚簇索引；如果不存在这样的列，InnoDB 会生成一个隐藏的主键作为聚簇索引[^3]。 **实现原理**：聚簇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。这意味着当通过聚簇索引查找数据时，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，因为数据和索引是紧密关联的。 - 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**： - 查询效率低于聚簇索引，因为需要额外的查找操作。 - 额外占用存储空间，因为需要维护索引列和指向数据行的引用。 --- #### 三、使用场景分析 **聚簇索引适用场景**： - 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，因为聚簇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：创建聚簇索引和非聚簇索引 CREATE TABLE employees ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, # 主键自动成为聚簇索引 name VARCHAR(50), department_id INT, INDEX (department_id) # 非聚簇索引 ); ``` ---