聚集(clustered)索引,也叫聚簇索引

定义:数据行的物理顺序与列值(一般是主键的那一列)的逻辑顺序相同,一个表中只能拥有一个聚集索引。

注:第一列的地址表示该行数据在磁盘中的物理地址,后面三列才是我们SQL里面用的表里的列,其中id是主键,建立了聚集索引。

结合上面的表格就可以理解这句话了吧:数据行的物理顺序与列值的顺序相同,如果我们查询id比较靠后的数据,那么这行数据的地址在磁盘中的物理地址也会比较靠后。而且由于物理排列方式与聚集索引的顺序相同,所以也就只能建立一个聚集索引了。

**                                    聚集索引实际存放的示意图**

从上图可以看出聚集索引的好处了,索引的叶子节点就是对应的数据节点(MySQL的MyISAM除外,此存储引擎的聚集索引和非聚集索引只多了个唯一约束,其他没什么区别),可以直接获取到对应的全部列的数据,而非聚集索引在索引没有覆盖到对应的列的时候需要进行二次查询,后面会详细讲。因此在查询方面,聚集索引的速度往往会更占优势

创建聚集索引

如果不创建索引,系统会自动创建一个隐含列作为表的聚集索引。

1.创建表的时候指定主键(注意:SQL Sever默认主键为聚集索引,也可以指定为非聚集索引,而MySQL里主键就是聚集索引)

create table t1(    id int primary key,    name nvarchar(255) )

2.创建表后添加聚集索引

MySQL

alter table table_name add primary key(colum_name)

值得注意的是,最好还是在创建表的时候添加聚集索引,由于聚集索引的物理顺序上的特殊性,因此如果再在上面创建索引的时候会根据索引列的排序移动全部数据行上面的顺序,会非常地耗费时间以及性能。


非聚集(unclustered)索引

定义:该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同,一个表中可以拥有多个非聚集索引。

其实按照定义,除了聚集索引以外的索引都是非聚集索引,只是人们想细分一下非聚集索引,分成普通索引,唯一索引,全文索引。如果非要把非聚集索引类比成现实生活中的东西,那么非聚集索引就像新华字典的偏旁字典,他结构顺序与实际存放顺序不一定一致。

非聚集索引的二次查询问题

非聚集索引叶节点仍然是索引节点,只是有一个指针指向对应的数据块,此如果使用非聚集索引查询,而查询列中包含了其他该索引没有覆盖的列,那么他还要进行第二次的查询,查询节点上对应的数据行的数据。

有表t1:

其中有 聚集索引clustered index(id), 非聚集索引index(username)。

使用以下语句进行查询,不需要进行二次查询,直接就可以从非聚集索引的节点里面就可以获取到查询列的数据。

select id, username from t1 where username = '小明' select username from t1 where username = '小明'

但是使用以下语句进行查询,就需要二次的查询去获取原数据行的score:

select username, score from t1 where username = '小明'

在SQL Server里面查询效率如下所示,Index Seek就是索引所花费的时间,Key Lookup就是二次查询所花费的时间。可以看的出二次查询所花费的查询开销占比很大,达到50%。

这篇博客有一个简单示例:https://blog.csdn.net/jiadajing267/article/details/54581262

总结如下:


我们需要搞清楚以下几个问题:

  第一:聚集索引的约束是唯一性,是否要求字段也是唯一的呢?  **   不要求唯一!**

  分析:如果认为是的朋友,可能是受系统默认设置的影响,一般我们指定一个表的主键,如果这个表之前没有聚集索引,同时建立主键时候没有强制指定使用非聚集索引,SQL会默认在此字段上创建一个聚集索引,而主键都是唯一的,所以理所当然的认为创建聚集索引的字段也需要唯一。

  结论:聚集索引可以创建在任何一列你想创建的字段上,这是从理论上讲,实际情况并不能随便指定,否则在性能上会是恶梦。

  第二:为什么聚集索引可以创建在任何一列上,如果此表没有主键约束,即有可能存在重复行数据呢?

  粗一看,这还真是和聚集索引的约束相背,但实际情况真可以创建聚集索引。

  分析其原因是:如果未使用 UNIQUE 属性创建聚集索引,数据库引擎将向表自动添加一个四字节 uniqueifier 列。必要时,数据库引擎 将向行自动添加一个 uniqueifier 值,使每个键唯一。此列和列值供内部使用,用户不能查看或访问。

  第三:是不是聚集索引就一定要比非聚集索引性能优呢?

  如果想查询学分在60-90之间的学生的学分以及姓名,在学分上创建聚集索引是否是最优的呢?

  答:否。既然只输出两列,我们可以在学分以及学生姓名上创建联合非聚集索引,此时的索引就形成了覆盖索引,即索引所存储的内容就是最终输出的数据,这种索引在比以学分为聚集索引做查询性能更好。

  第四:在数据库中通过什么描述聚集索引与非聚集索引的?

  索引是通过二叉树的形式进行描述的,我们可以这样区分聚集与非聚集索引的区别:聚集索引的叶节点就是最终的数据节点,而非聚集索引的叶节仍然是索引节点,但它有一个指向最终数据的指针。

  第五:在主键是创建聚集索引的表在数据插入上为什么比主键上创建非聚集索引表速度要慢?

  有了上面第四点的认识,我们分析这个问题就有把握了,在有主键的表中插入数据行,由于有主键唯一性的约束,所以需要保证插入的数据没有重复。我们来比较下主键为聚集索引和非聚集索引的查找情况:聚集索引由于索引叶节点就是数据页,所以如果想检查主键的唯一性,需要遍历所有数据节点才行,但非聚集索引不同,由于非聚集索引上已经包含了主键值,所以查找主键唯一性,只需要遍历所有的索引页就行(索引的存储空间比实际数据要少),这比遍历所有数据行减少了不少IO消耗。这就是为什么主键上创建非聚集索引比主键上创建聚集索引在插入数据时要快的真正原因。

SQL:聚集索引和非聚集索引的更多相关文章

  1. SQL Server-聚焦聚集索引对非聚集索引的影响(四)

    前言 在学习SQL 2012基础教程过程中会时不时穿插其他内容来进行讲解,相信看过SQL Server 2012 T-SQL基础教程的童鞋知道前面写的所有内容并非都是摘抄书上内容,如若是这样那将没有任 ...

  2. SQL SERVER 索引之聚集索引和非聚集索引的描述

    索引是与表或视图关联的磁盘上结构,可以加快从表或视图中检索行的速度. 索引包含由表或视图中的一列或多列生成的键. 这些键存储在一个结构(B 树)中,使 SQL Server 可以快速有效地查找与键值关 ...

  3. SQL Server中的联合主键、聚集索引、非聚集索引、mysql 联合索引

    我们都知道在一个表中当需要2列以上才能确定记录的唯一性的时候,就需要用到联合主键,当建立联合主键以后,在查询数据的时候性能就会有很大的提升,不过并不是对联合主键的任何列单独查询的时候性能都会提升,但我 ...

  4. SQL Server索引 (原理、存储)聚集索引、非聚集索引、堆 <第一篇>

    一.存储结构 在SQL Server中,有许多不同的可用排列规则选项. 二进制:按字符的数字表示形式排序(ASCII码中,用数字32表示空格,用68表示字母"D").因为所有内容都 ...

  5. SQL Server索引 - 聚集索引、非聚集索引、非聚集唯一索引 <第八篇>

    聚集索引.非聚集索引.非聚集唯一索引 我们都知道建立适当的索引能够提高查询速度,优化查询.先说明一下,无论是聚集索引还是非聚集索引都是B树结构. 聚集索引默认与主键相匹配,在设置主键时,SQL Ser ...

  6. SQL Server 深入解析索引存储(非聚集索引)

    标签:SQL SERVER/MSSQL SERVER/数据库/DBA/索引体系结构/非聚集索引 概述 非聚集索引与聚集索引具有相同的 B 树结构,它们之间的显著差别在于以下两点: 基础表的数据行不按非 ...

  7. SQL Server - 索引详细教程 (聚集索引,非聚集索引)

    转载自:https://www.cnblogs.com/hyd1213126/p/5828937.html 作者:爱不绝迹 (一)必读:深入浅出理解索引结构 实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录. ...

  8. 浅谈sql server聚集索引与非聚集索引

    今天同事的服务程序在执行批量插入数据操作时,会超时失败,代码debug了几遍一点问题都没有,SQL单条插入也可以正常录入数据,调试了一上午还是很迷茫,场面一度很尴尬,最后还是发现了问题的根本,原来是另 ...

  9. SQL有三个类型的索引,唯一索引 不能有重复,但聚集索引,非聚集索引可以有重复

    重要: (1) SQL如果创建时候,不指定类型那么默认是非聚集索引 (2) 聚集索引和非聚集索引都可以有重复记录,唯一索引不能有重复记录. (3) 主键 默认是加了唯一约束的聚集索引,但是也可以在主键 ...

  10. SQL Server的聚集索引和非聚集索引

    微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引.簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引.非簇集索引)…… (一) ...

随机推荐

  1. 使用Harbor作为Rainbond默认容器镜像仓库,扩展Rainbond镜像管理能力

    Rainbond是一体化的云原生应用管理平台,它提供"以应用为中心"的抽象,使用者不需要学习K8s和容器,平台将K8s和容器封装在内部,这种封装方式能极大提高使用的易用性和安装的便 ...

  2. navicat安装和破解

    navicat16.0 下载地址: https://download.navicat.com.cn/download/navicat160_premium_cs_x64.exe 破解教程&破解 ...

  3. JavaSE 数据类型以及基本转化与包装

    目录 数据类型. 1.基本类型(八个) 数值型 整型类型 byte型:1字节 8bit位 第一位是符号位 null short型:2字节 int 型:4字节 long型:8字节 浮点类型 float ...

  4. 算法金 | 只需十四步:从零开始掌握Python机器学习(附资源)

    大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 1. 引言 1.1 教程目的与读者定位 "启程"往往是最具挑战性的 ...

  5. ABC326

    上次说我的写法low的人的AT号在这里!!( 我又来提供 low 算法了. 从 D 开始. T4 我们把 \(\text{A}\) 看成 \(1\),把 \(\text{B}\) 看成 \(2\),把 ...

  6. kettle从入门到精通 第六十七课 ETL之kettle 再谈kettle阻塞,阻塞多个分支的多个步骤

    场景:ETL沟通交流群内有小伙伴反馈,如何多个分支处理完毕之后记录下同步结果呢?或者是调用后续步骤.存储过程.三方接口等. 解决:使用步骤Blocking step进行阻塞处理即可. 1. 如下流程图 ...

  7. [TinyRenderer] Chapter1 p3 Line

    (注:本小节不是对划线算法事无巨细的证明,如果你需要更加系统的学习,请跳转至文末的参考部分) 如果你是一名曾经学习过图形学基础的学生,那么你一定对画线算法稔熟于心,中点划线算法,Bresenham算法 ...

  8. 三月二十四日 安卓app打卡开发日志

    目前打卡系统基本完成 没有实现的功能有无法统计次数 和 连接本地数据库 我全程连接的远程数据库 package com.example.test_four.utils; import java.sql ...

  9. es6.6.1 rest常规操作

    ES 内置的REST接口/ 获取版本信息/index/_search 搜索指定索引下的数据 test/_search/_aliases 获取或者操作索引下的别名 _aliases/index/ 查看指 ...

  10. ThreadLocal 核心源码分析

    ThreadLocal 简介 多线程访问同一个共享变量的时候容易出现并发问题,特别是多个线程对一个变量进行写入的时候,为了保证线程安全,一般使用者在访问共享变量的时候需要进行额外的同步措施才能保证线程 ...