索引分为聚集索引和非聚集索引,mysql中不同的存储引擎对索引的底层实现可能会不同,这里只关注mysql的默认存储引擎InnoDB. 利用下面的命令可以查看默认的存储引擎 show variables like '%storage_engine%'; 聚集索引: 索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序(索引中的数据物理存放地址和索引的顺序是一致的),可以这么理解:只要是索引是连续的,那么数据在存储介质上的存储位置也是连续的. 比方说:想要到字典上查找一个字,我们可以根据字典前面的拼音找到…

mysql的聚集索引和非聚集索引 前几天做了一个面试,从优化数据库谈到索引,最后问了我聚集索引和非聚集索引的问题.当时那个叫悔恨啊,平时学习mysql索引这方便的知识,也都看到了这样的字眼,,但总的来说只是大概了解了相应的知识,大体上浏览一遍,没有深入去理解,今天抽时间专门来学习学习. mysql 中不同的索引引擎对索引的实现方式不同,最常用的是MyISAM和InnoDB两种存储引擎 MyISAM 的B+ Tree的叶子节点上的data并不是数据本身,而是数据的存放地址.所以物理存储上MyISA…

把原站信息经过筛选贴过来,用于自己备忘.原站:https://www.cnblogs.com/aspwebchh/p/6652855.html --------------------------------mysql执行计划关键字: explain---------------------------------------- 聚集索引: 给表上了主键,那么表在内存上的由整齐排列的结构转变成了树状结构,也就是「平衡树」结构,换句话说,就是整个表就变成了一个索引.没错, 再说一遍, 整个表变成了…

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(不是数据结构,而是存储结构),具体细节依赖于其实现方式,但innodb的聚簇索引实际上是在同一个结构中保存了btree索引和数据行. 当表有索引时,它的数据行实际上存放在索引的叶子页中,属于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,所以一个表只能有一个聚簇索引.因为是存储引擎负责实现索引,因此不是所有的存储引擎都支持聚簇索引.下面主要介绍innodb,但下面讨论的原理对于任何支持聚簇索引的引擎都适…

转自http://www.cnblogs.com/tuyile006/archive/2009/08/28/1555615.html 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)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.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…

聚集索引 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(不是数据结构,而是存储结构),具体细节依赖于其实现方式,聚簇索引实际上是在同一个结构中保存了btree索引和数据行. innodb将通过主键聚集数据,如果没有定义主键,Innodb会选择第一个非空的唯一索引代替,如果没有非空唯一索引,Innodb会隐式定义一个6字节的rowid主键来作为聚集索引 叶子页包含了行的全部数据,但是节点页只包含了索引列(或者可以说非叶子节点的节点页包含的是索引值的索引,因为这些节点页包含的值是从索引列中…

聚集索引:聚集索引表示表中存储的数据按照索引的顺序存储,检索效率比非聚集索引高,但对数据更新影响较大: 非聚集索引:非聚集索引表示数据存储在一个地方,索引存储在另一个地方,索引带有指针指向数据的存储位置,非聚集索引检索效率比聚集索引低,但对数据更新影响较小.…

Mysql索引实现: B-tree,B是balance,一般用于数据库的索引.使用B-tree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度.而B+tree是B-tree的一个变种,MySQL就普遍使用B+tree实现其索引结构. 一般来说,索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上.这样的话,索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗,相对于内存存取,I/O存取的消耗要高几个数量级,所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘…

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,但我们依然可以通过对联合主键中的首列除外的其他列建立非聚集索引来提高性能.本文将对联合主键.聚集索引.非聚集索引对查询性能的影响举例说明.步骤一,建立一个测试表,并且插入350万条以上的数据. /*创建测试数据表*/create table MyTestTable(id varchar(10)not n…

参考了多篇文章,分别记录,如下. 下面是第一篇的总结 http://www.jb51.net/article/76007.htm: 在MySQL中,InnoDB引擎表是(聚集)索引组织表(clustered index organize table),而MyISAM引擎表则是堆组织表(heap organize table). 聚集索引是一种索引组织形式,索引的键值逻辑顺序决定了表数据行的物理存储顺序: 而非聚集索引则就是普通索引了,仅仅只是对数据列创建相应的索引,不影响整个表的物理存储顺序.…

文章出处:http://inter12.iteye.com/blog/1430144 MYSQL的全表扫描,主键索引(聚集索引.第一索引),非主键索引(非聚集索引.第二索引),覆盖索引四种不同查询的分析 1.前置条件: 本次是基于小数据量,且数据块在一个页中的最理想情况进行分析,可能无具体的实际意义,但是可以借鉴到各种复杂条件下,因为原理是相同的,知小见大,见微知著! 打开语句分析并确认是否已经打开 Java代码   mysql> set profiling=1; Query OK, 0 row…

InnoDB聚集索引 MySQL有没有支持聚集索引,取决于采用哪种存储引擎. MySQL InnoDB一定会建立聚集索引,所谓聚集,指实际数据行和相关的键值保存在一块,这也决定了一个表只能有一个聚集索引,即MySQL不会一次把数据行保存在二个地方.InnoDB通常根据主键值(primary key)进行聚集,但是当一个表没有PK怎么办?InnoDB选取聚集索引参照列的顺序是: 1.如果声明了主键(primary key),则这个列会被做为聚集索引2.如果没有声明主键,则会用一个唯一且不为空的索引…

索引是一种用于快速查询行的数据结构,就像一本书的目录就是一个索引,如果想在一本书中找到某个主题,一般会先找到对应页码.在mysql中,存储引擎用类似的方法使用索引,先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录找到对应的行. 我们首先了解一下索引的几种类型和索引的结构. 索引类型 B树 大多数存储引擎都支持B树索引.b树通常意味着所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子也到根的距离相同.B树索引能够加快访问数据的速度,因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据.下图就是一颗简单的B数. B树的查询…

内容摘录来源:MSSQL123 ,lujun9972.github.io/blog/2018/03/13/如何编写bash-completion-script/ 一.先公布下结论: 1.如果分页排序字段是聚集索引,完全没必要对索引分页再查询数据,因为索引就是数据本身: 2.如果是非聚集索引,先对索引分页,然后再利用索引去查询数据,先分页索引确实可以减少扫描的范围: 3.如果经常按照2中的方式查询,也就是按照非聚集索引排序查询,强烈建议直接在该列上建立聚集索引: 二.MySQL经典的分页“优化”做…

MySQL中的聚集索引和辅助索引 当你定义一个主键时,innodb存储引擎就把他当做聚集索引 如果你没有定义一个主键,则innodb定位到第一个唯一索引,且改索引的所有列值均为非空,就将其当做聚集索引. 如果表没有主键或者合适的唯一索引,innodb会产生一个隐藏的行ID值6字节的ID聚集索引 补充: 由于实际的数据页只能按照一颗B+树进行排序,因此每张表只能有一个聚集索引,聚集索引对于主键的排序和范围查找非常有利, 二级索引 一个表中的所有索引除了聚集索引,其他的都是二级索引(secondar…

文章目录 摘要 索引 索引概述 索引优势劣势 索引结构 BTREE 结构 B+TREE 结构 页 索引分类 索引语法 索引设计原则 聚触索引 & 非聚触索引 你的鼓励也是我创作的动力 Posted by 微博@Yangsc_o 原创文章,版权声明:自由转载-非商用-非衍生-保持署名 | Creative Commons BY-NC-ND 3.0 摘要 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中MyISAM和InnoDB数据存储引擎中索…

MySQL索引的原理,B+树.聚集索引和二级索引的结构分析 一.索引类型 1.1 B树 1.2 B+树 1.3 哈希索引 1.4 聚集索引(clusterd index) 1.5 二级索引(secondary indexes) 二.InnoDB和MyISAM的数据分布对比 2.1 InnoDB表的数据分布 相关博文原文地址: 博客园:yuanrw:MySQL索引的原理,B+树.聚集索引和二级索引的结构分析 在mysql中,存储引擎用类似的方法使用索引,先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录…

一. MYSQL的索引 mysql中,不同的存储引擎对索引的实现方式不同,大致说下MyISAM和InnoDB两种存储引擎. MyISAM的B+Tree的叶子节点上的data,并不是数据本身,而是数据存放的地址.主索引和辅助索引没啥区别,只是主索引中的key一定得是唯一的.这里的索引都是非聚簇索引. MyISAM还采用压缩机制存储索引,比如,第一个索引为“her”,第二个索引为“here”,那么第二个索引会被存储为“3,e”,这样的缺点是同一个节点中的索引只能采用顺序查找. InnoDB的数据文件…

一.聚集索引(聚簇索引) 1. 什么是聚集索引? 比如要查找'hello',则直接找内容为hello的行,我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”.   聚集索引的叶子节点就是数据节点,key为主键的值,value为其余列数据以及rowid.rollback pointer.trx id等信息. 聚集索引的条件: a.首先选择显示定义的主键为聚集索引: b.如果没有则选择第一个非NULL的唯一索引: c.以上都不满足就选择ROWID. 聚集索引表现: a.索引的键值顺…

一.聚集索引介绍 1.什么是聚集索引? InnoDB’s clustered indexes actually store a B-Tree index and the rows together in the same structure. 2.为什么一张表只能一个聚集索引? When a table has a clustered index, its rows are actually stored in the index’s leaf pages.The term “clustered…

InnoDB存储引擎索引: B+树索引:不能找到一个给定键值的具体行,能找到的只是被查找数据行所在的页.然后把页加载到内存,在查询所要的数据. 全文索引: 哈希索引:InnoDB会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引,不能人为的干预是否在一张表中生成哈希索引 B+树索引在数据库中的高度一般是2~4层,所以查询最多需要2到4次IO. B+树索引分为聚集索引和辅助索引.聚集索引和辅助索引的区别是叶子节点存放的是否是一整行的信息. 聚集索引:按照每张表的主键构造一棵B+树,同时叶子节点中存放的即为整张…

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 延伸阅读:MySQL索引背后的数据结构及算法原理…

转载说明:http://www.nyankosama.com/2014/12/19/high-performance-index/ 1. 引言 随着互联网时代地到来,各种各样的基于互联网的应用和服务进入了人们的视线.然而这些各种各样的应用都是由成千上万的后端服务所支撑起来的,这些服务每天处理着海量的请求承载着巨大的压力.随着用户量的增加,逐渐地这些后端服务的某一个部分就会成为整个应用水平扩展的瓶颈,然而往往这个瓶颈就是存在于数据库.为此,对设计并维护一个高性能的数据库服务就成为了当今海量高负载服…

索引的概念 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针.更通俗的说,数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度.在没有索引的情况下,数据库会遍历全部数据后选择符合条件的:而有了相应的索引之后,数据库会直接在索引中查找符合条件的选项.如果我们把SQL语句换成"SELECT * FROM 表名 WHERE id=2000000",那么你是希望数据库按照顺序读取完200万行数据以后给你结果还是直接在索引中定位…

写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tree索引,则只需要进行log100(…

写在前面的话 查询容易,优化不易,且写且珍惜 mysql结构 从MySQL逻辑架构来看,MySQL有三层架构,第一层连接,第二层查询解析.分析.优化.视图.缓存,第三层,存储引擎 MySQL有哪些索引类型 ? 从数据结构角度 1.B+树索引(O(log(n))):关于B+树索引,可以参考 MySQL索引背后的数据结构及算法原理 2.hash索引:a 仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询,不能使用范围查询b 其检索效率非常高,索引…

导语 索引在数据库中的地位是及其的重要,同时要想完全的掌握索引并不是一件容易的事,需要对数据的查询原理以及计算机操作系统有深刻的认识,当然相关的算法和数据结构也是必须的.因此,这篇文章感到了一些压力,不过还是决定先拿出来总结一下,理一理索引,就当做学习笔记了. 索引的重要习性犹如一本字典的拼音检索和部首检索部分,想象一下你买了一本只有正文的字典,那该有多么抓狂.而且在一个软件系统中,通常数据的查询与修改往往占到了10:1的比例,也就是我们需要将大部分的精力投入到数据的查询上,其中很多工作是用来提…

对于大数据量的表格,尤其是百万行以上的数据表,一定要对其建立索引,否则查询速度极慢.(参考后面的测试结果)建立索引时需注意: MySQL的索引有两种:单列索引(即在某一列上建索引).多列组合索引(即在多个列上建立同一个索引),不像SQL Server分聚集索引,非聚集索引. 如何建立单列索引: 格式:CREATE INDEX 索引名 on 表名(列名) 例如:CREATE INDEX idx_geoinfo_tiny_cabid ON geoinfo_tiny (cabid)#创建一个名为idx…

转自:http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/10/28/1591648.html 写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间…

一.索引类型 在MySQL中,存储引擎使用索引,首先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录中找到对应的行. 无论是多么复杂的ORM工具,在精妙和复杂的索引面前都是"浮云".这里只详细描述B-Tree,其他的简要说明.... 1.1 B-Tree 前面介绍过B+树这种数据结构: 大多数引擎都支持这种索引.Arch引擎是一个例外:5.1之前Archive不支持任何索引.我们使用B-Tree,是因为这是MySQL中的关键字.实际上底层很可能不同,例如NDB集群存储引擎使用的是T-Tree…