MySQL聚簇索引的使用介绍

本文详细介绍了MySQL聚簇索引的概念、结构及其在实际应用中的重要性。重点阐述了InnoDB存储引擎如何实现聚簇索引,包括默认主键的选择、隐藏主键的生成等关键点。

以下的文章主要介绍的是高性能的MySQL索引策略之MySQL聚簇索引(Clustered Indexes),我们大家都知道MySQL聚簇索引(Clustered Indexes),在实际应用中比例还是占有一定的比例的,下面就是文章对其具体内容描述。

MySQL聚簇索引保证关键字的值相近的元组存储的物理位置也相同(所以字符串类型不宜建立聚簇索引,特别是随机字符串,会使得系统进行大量的移动操作),且一个表只能有一个聚簇索引。因为由存储引擎实现索引,所以,并不是所有的引擎都支持聚簇索引。目前,只有solidDBInnoDB支持。

  聚簇索引的结构大致如下:

  

  注:叶子页面包含完整的元组,而内节点页面仅包含索引的列(索引的列为整型)。一些DBMS允许用户指定聚簇索引,但是MySQL的存储引擎到目前为止都不支持。InnoDB对主键建立聚簇索引。如果你不指定主键,InnoDB会用一个具有唯一且非空值的索引来代替。

  如果不存在这样的索引,InnoDB会定义一个隐藏的主键,然后对其建立聚簇索引。一般来说,DBMS都会以聚簇索引的形式来存储实际的数据,它是其它二级索引的基础。

  以上的相关内容就是对MySQL聚簇索引的介绍,望你能有所收获。

 mysql中每个表都有一个聚簇索引(clustered index ),除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引,又叫辅助索引(secondary indexes)。

以InnoDB来说,每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引。如果您的表上定义有主键,该主键索引是聚集索引。如果你不定义为您的表的主键时,MySQL取第一个唯一索引(unique)而且只含非空列(NOT NULL)作为主键,InnoDB使用它作为聚集索引。如果没有这样的列,InnoDB就自己产生一个这样的ID值,它有六个字节,而且是隐藏的,使其作为聚簇索引。

### 索引与非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、非索引(Non-Clustered Index) **定义**:非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,非索引需要两次查找操作:首先通过非索引定位到主键值,然后通过主键值访问实际的数据行[^4]。 **优点**: - 可以创建多个非索引,满足不同的查询需求。 - 对于频繁更新的表,非索引的影响较小,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,因为需要维护索引列和指向数据行的引用。 --- #### 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:创建索引和非索引 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) # 非索引 ); ``` ---
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