首先要清楚:聚簇索引并不是一种单独的索引类型,而是一种存储数据的方式. 聚簇索引在实际中用的很多,Innodb就是聚簇索引,Myisam 是非聚簇索引. 在之前我想插入一段关于innodb和myisam的数据文件的对比: innodb一张表在硬盘上通过两个文件存储:tablename.frm,tablename.ibd,而myisam有三个文件:tablename.frm,tablename.myi,tablename.myd. frm是表结构文件,myi是索引文件,myd是数据文件,ibd是数

聚簇索引 数据库表的索引从数据存储方式上可以分为聚簇索引和非聚簇索引(又叫二级索引)两种.Innodb的聚簇索引在同一个B-Tree中保存了索引列和具体的数据,在聚簇索引中,实际的数据保存在叶子页中,中间的节点页保存指向下一层页面的指针.“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.一个表只能有一个聚簇索引,因为在一个表中数据的存放方式只有一种. 一般来说,将通过主键作为聚簇索引的索引列,也就是通过主键聚集数据.下图展示了Innodb中聚簇索引的结构(图片来自<高性能MySQL

这两个名字虽然都叫做索引,但这并不是一种单独的索引类型,而是一种数据存储方式.对于聚簇索引存储来说,行数据和主键B+树存储在一起,辅助键B+树只存储辅助键和主键,主键和非主键B+树几乎是两种类型的树.对于非聚簇索引存储来说,主键B+树在叶子节点存储指向真正数据行的指针,而非主键. InnoDB使用的是聚簇索引,将主键组织到一棵B+树中,而行数据就储存在叶子节点上,若使用"where id = 14"这样的条件查找主键,则按照B+树的检索算法即可查找到对应的叶节点,之后获得行数据.若对N

mysql索引总结(1)-mysql 索引类型以及创建 mysql索引总结(2)-MySQL聚簇索引和非聚簇索引 mysql索引总结(3)-MySQL聚簇索引和非聚簇索引 mysql索引总结(4)-MySQL索引失效的几种情况 非聚簇索引 索引节点的叶子页面就好比一片叶子.叶子头便是索引键值. 先创建一张表: CREATE TABLE `user` ( `id` INT NOT NULL , `name` VARCHAR NOT NULL , `class` VARCHAR NOT NULL);

1 数据结构及算法基础 1.1 索引的本质 官方定义:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构 本质:索引是数据结构 查询是数据库的最主要功能之一.我们都希望查询速度能尽可能快,因此数据库系统的设计者会从查询算法角度优化 最基本的查询算法当然是顺序查找(linear search),这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的 好在CS的发展提供了很多更优秀的查找算法,如二分查找(binary search).二叉树查找(binary tree search)等 稍微分析

本文转自https://my.oschina.net/u/1866821/blog/297673 索引的重要性数据库性能优化中索引绝对是一个重量级的因素,可以说,索引使用不当,其它优化措施将毫无意义. 聚簇索引(Clustered Index)和非聚簇索引 (Non- Clustered Index)最通俗的解释是:聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序,而对非聚簇索引的索引顺序与数据物理排列顺序无关.举例来说,你翻到新华字典的汉字“爬”那一页就是P开头的部分,这就是物理存储顺序(聚簇索引):而不

聚簇索引 InnoDB使用的是聚簇索引 将数据与主键索引放在了一起,索引的叶子节点保存了行数据,找到了主键索引,即找到了行数据. 辅助索引记录了主键的位置,所以查询where name= xxx 时,先找辅助索引树,找到主键位置,然后找数据树,找到数据行 聚簇索引的数据的物理存放顺序与索引顺序是一致的,即:只要索引时相邻的,那么对应的数据一定也是相邻地存放在磁盘上的.聚簇索引要比非聚簇索引查询效率高很多. 聚簇索引这种主+辅索引的好处是,当发生数据行移动或者页分裂时,辅助索引树不需要更新,因为辅

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. 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MYISAM和INNODB两种引擎的索引结构. 如原始数

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. 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MYISAM和INNODB两种引擎的索引结构 myisa

[原文]https://www.jianshu.com/p/72763d47aa1a 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. 非聚簇索引 以myisam为例,一个数据表table中,它是有table.frm.table.myd以及table.myi组成.table.myd记录了数据,table.myi记录了索引的数据.在用到索引时,先到table.myi(索引

mysql索引总结(1)-mysql 索引类型以及创建 mysql索引总结(2)-MySQL聚簇索引和非聚簇索引 mysql索引总结(3)-MySQL聚簇索引和非聚簇索引 mysql索引总结(4)-MySQL索引失效的几种情况 聚簇索引就是对磁盘上的实际数据重新组织以按照特定的一个或者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生成聚簇索引 且一张表有且只有一个聚簇索引 聚簇索引和非聚簇索引的区别是: 聚簇索引(innobe)的叶子节点就是数据节点 而非聚簇索引

索引分为聚簇索引和非聚簇索引. 以一本英文课本为例,要找第8课,直接翻书,若先翻到第5课,则往后翻,再翻到第10课,则又往前翻.这本书本身就是一个索引,即"聚簇索引". 如果要找"fire"这个单词,会翻到书后面的附录,这个附录是按字母排序的,找到F字母那一块,再找到"fire",对应的会是它在第几课.这个附录,为"非聚簇索引". 由此可见,聚簇索引,索引的顺序就是数据存放的顺序,所以,很容易理解,一张数据表只能有一个聚簇索引

每个表只能有一个聚簇索引,而能有200多个非聚簇索引. 在物理分配上, 每个表的数据都是分配在页上,一个页大概有8k左右,假设一条数据占1000字节的话,那么8000条数据占8000*1k/8k = 1000页面,这些数据存在于数据块中. 如果对这些数据中的某一10字节的字段做聚簇索引的话,8000 * 0.01k /8k = 10 页面,那么10页面作为存储这些索引而存在.并存放于索引块 如果对这些数据中的某一10字节的字段做非聚簇索引的话,2 * 8000 * 0.01k /8k = 20 

必须为主键字段创建一个索引,这个索引就是所谓的"主索引".主索引与唯一索引的唯一区别是:前者在定义时使用的关键字是PRIMARY而不是UNIQUE.  首先明白两句话: innodb的次索引指向对主键的引用  (聚簇索引) myisam的次索引和主索引   都指向物理行 (非聚簇索引) 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(理由:数据一旦存储,顺序只能

MySQL的InnoDB索引数据结构是B+树,主键索引叶子节点的值存储的就是MySQL的数据行,普通索引的叶子节点的值存储的是主键值,这是了解聚簇索引和非聚簇索引的前提 什么是聚簇索引? 很简单记住一句话:找到了索引就找到了需要的数据,那么这个索引就是聚簇索引,所以主键就是聚簇索引,修改聚簇索引其实就是修改主键. 什么是非聚簇索引? 索引的存储和数据的存储是分离的,也就是说找到了索引但没找到数据,需要根据索引上的值(主键)再次回表查询,非聚簇索引也叫做辅助索引. clustered index(

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第七章:失败更快:爆发测试与实验的能量 欢迎来到实验和测试这个棒极了的世界! 如果Web拥有一个超越所有其他渠道的巨大优势,它就是你的实验和失败能以非常低的成本进行的能力. 您可以根据自己的直觉回答关于网站的,产品或运输的成本或者目标网页的布局的问题,也可以借助快速的实验解答它们,在您的网站上实时运行然后客户可以帮助您选择优胜者.实验是快速的,廉价的并且可扩展的.所以不要去猜测; 学着更快地失败. 章节内容 一  测试选项的

装好ubuntu系统后的第一见事就是替换自带的更新源,原因是系统自带的源有些在中国访问不了,可以访问的速度又特别慢.幸好国内的一些公司和大学提供了速度不错的更新源.下面介绍如何使用更快的更新源 方法/步骤 备份sources.list文件:      cp /etc/apt/sources.list etc-backup/etc-apt-source.list  打开sources.list:     sudo gedit /etc/apt/sources.list   修改sources.li

引言 get和post在面试过程中一般都会问到,一般的区别: 1.post更安全(不会作为url的一部分,不会被缓存.保存在服务器日志.以及浏览器浏览记录中) 2.post发送的数据量更大(get有url长度限制) 3.post能发送更多的数据类型(get只能发送ASCII字符) 4.post比get慢 我相信不止一个人跟我一样有这种疑惑,既然post有这么多优点,那我们为什么要使用get?甚至有个同事说,咱们封装一个ajax底层,直接不用get算了…… 但是,get比post更快,那究竟快多少

写代码有时候和笃信宗教一样,一旦信仰崩溃,是最难受的事情.早年我读过云风的一篇<VC 对 memcpy 的优化>,以及<Efficiency geek 2: copying data in C/C++, optimisation>,所以我是坚信很难能写出比C运行时库更快的memcpy的.但最近有两个事情,让我对这个坚信产生了怀疑. 第一个个是最近在看lz4的代码,lz4可能是目前最快的内存压缩算法,部分评测他比snappy还要快点(lz4的实现后面专文剖析).研究他的代码,发现他其

在数据处理方面,我们发现数据输入速度一般要比的数据处理速度快很多,这种现象在大多数据领域尤为明显.随着数据不断膨胀,相应的响应时间自然要有所增加,数据处理的复杂度也在不断提高.作为一个开发者,我们自然非常关注系统的运行速度问题.在云计算领域,一个小技巧也许能带来系统性能的大幅度提升.对于Hadoop来说,如何提升它的速度呢?来看看下文. Hadoop是用以下的方式来解决速度问题: 1 使用分布式文件系统:这使得负载分摊,并壮大系统 2 优化写入速度:为了获得更快的写入速度,Hadoop架构是设计