汇集索引和非汇集索引 MySQL (汇集索引和非汇集索引)

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• 【MySQL】汇集索引和非汇集索引
• 罕用mysql索引,以及优劣剖析
• 数据库索引为什么经常使用B+树？

【MySQL】汇集索引和非汇集索引

索引，作为MySQL中的“键”，是存储引擎成功高效数据查找的关键数据结构。

索引关于功能优化至关关键，尤其是在数据量始终增大的状况下，索引的正当设计能清楚优化查问效率。

无了解索引如何上班时，可以将之比作查找一本书的目录。

索引准许存储引擎极速定位到特定记载，而无需全表扫描。

MySQL支持多种索引类型，包括B-Tree、哈希、空间数据和全文索引等。

图1 展现了B-Tree索引的结构。

经过二分查找在根节点找到指向特定记载的指针，进而定位数据行。

这种结构使得B-Tree索引能够放慢数据访问速度，尤其在口头全值婚配、婚配最左前缀、婚配列前缀、婚配范畴值、准确婚配某一列并范畴婚配另一列以及只范畴跟索引的查问时。

但是，经常使用B-Tree索引并非没有局限性。

非依照索引最左列开局的查找、跳过索引中的列以及查问中蕴含范畴查问时左边列都无法经常使用索引优化。

哈希索引则有其共同之处，如只蕴含哈希值和行指针，不存储字段值；数据无序，不支持排序；不支持局部列婚配查找；仅支持等值比拟查问；以及在哈希抵触较多时，索引保养老本高。

MyISAM表支持空间索引，实用于天文数据存储，无需前缀查问。

这类索引经过一切维度索引数据，经常使用较少，待日后详细总结。

汇集索引与非汇集索引的区别在于，汇集索引的表记载物理陈列与索引陈列分歧，因此查问效率高，但修正操作速度慢。

而非汇集索引则制订逻辑顺序，物理顺序与索引或许不分歧，修正操作效率较高。

创立索引的实例展现了在经常使用汇集索引时拔出新数据后，表顺序的变动。

对比汇集与非汇集索引，非汇集索引更适宜读操作远多于写操作的场景。

总结对比后，了解汇集索引与非汇集索引的创立、实用场景及功能特点。

在创立索引时，应综合思考数据访问形式、查问需求和功能目的。

同时，需廓清汇集索引与字段惟一性、索引创立的灵敏性、索引与数据重复性、功能优劣比拟以及汇集与非汇集索引的形容与区别等经常出现疑问。

罕用mysql索引,以及优劣剖析

在数据库治理中，索引是优化查问功能的关键技术。

本文将深化讨论MySQL索引的经常使用场景、类型、数据结构、索引设计准则，以及创立和删除索引的方法。

同时，本文将剖析B树和B+树的区别，并详细论述Hash索引与B+树索引的优劣。

在经常使用场景方面，当数据须要依照特定字段启动排序（如经常使用`ORDER BY`）或口头`JOIN`操作时，为触及的字段建设索引可以清楚优化查问效率。

索引笼罩则是另一个关键好处，即查问结果所需数据的字段曾经存在索引中，无需访问原始数据表。

索引的类型包括主键索引、惟一索引和普通索引。

主键索引确保字段的惟一性且不准许为NULL，一个表只能有一个主键；惟一索引准许字段为NULL但不准许重复；普通索引对字段的惟一性和NULL值没有限度。

MySQL中的索引数据结构关键有B树和哈希两种。

B树索引在大少数存储引擎中是自动的选用，尤其实用于频繁的单条记载查问。

哈希索引在少数状况下具备好处，如在单字段查问时，哈希索引的功能或许优于B树索引。

索引的基本原理是将数据排序并生成倒排表，从而在查问时极速定位到详细数据。

在创立索引时，应遵照的准则包括选用频繁用于查问条件的列、防止对基数较小的列创立索引、应用短索引来节俭空间、防止适度索引，以及优先思考主键和外键列的索引。

创立索引可经过多种方式，包括在`CREATE TABLE`时间接创立、经常使用`ALTER TABLE`命令参与索引、或许独自经常使用`CREATE INDEX`命令。

删除索引则经过`ALTER TABLE`命令的`DROP INDEX`子句成功。

前缀索引实用于创立在长字符串字段上的索引，经过截取字段的前缀局部来提高搜查效率。

最左前缀婚配准则指的是在多列索引中，MySQL会从左至右婚配查问条件，直至遇到范畴查问或不支持的查问操作符。

B树与B+树的关键区别在于数据的存储方式和检索效率。

B树中，键和值可以同时存在于外部和叶子节点，而B+树中外部节点仅存储键，叶子节点同时存储键和值，并经过链表衔接，这使得B+树在顺序检索时效率更高。

B树的好处在于对热点数据的查问效率较高。

Hash索引与B+树索引在底层成功上有清楚差异。

Hash索引经过哈希函数极速定位键值，但不支持范畴查问和排序操作。

B+树索引支持范畴查问，查问效率愈加稳固。

在经常使用Hash索引时，须要留意哈希碰撞或许造成效率降低，而B+树索引的查问效率则较为稳固。

在数据库设计时，选用B+树而非B树的要素包括空间应用率更高、缩小I/O次数、查问效率愈加稳固以及支持基于范畴的查问等好处。

B+树的叶子节点顺序衔接的特点使得全表遍历时效率更高，并且在满足聚簇索引和笼罩索引时，无需回表查问数据。

聚簇索引将数据存储与索引合为一体，经过索引可以间接访问到数据，而非聚簇索引则将数据存储与索引离开，查问时须要二次查找。

在设计索引时，应优先思考经常使用聚簇索引，特意是在主键或惟一性解放上，以成功高效的查问功能。

联结索引准许同时经常使用多个字段启动索引，以优化多字段查问的功能。

创立联结索引时，须要留意字段的顺序，应将查问需求频繁或选用性高的字段放在前面，以确保索引的有效应用。

数据库索引为什么经常使用B+树？

B tree： 二叉树（Binary tree），每个节点只能存储一个数。

B-tree： B树（B-Tree，并不是B“减”树，横杠为衔接符，容易被误导） B树属于多叉树又名平衡多路查找树。

每个节点可以多个数（由磁盘大小选择）。

B+tree和 B*tree都是 B-tree的变种

普通来说，索引自身也很大，无法能所有存储在内存中，因此索引往往以索引文件的方式存储的磁盘上。

这样的话，索引查找环节中就要发生磁盘I/O消耗，相关于内存存取，I/O存取的消耗要高几个数量级，所以评估一个数据结构作为索引的优劣最关键的目的就是在查找环节中磁盘I/O操作次数的渐进复杂度。

换句话说，索引的结构组织要尽量缩小查找环节中磁盘I/O的存取次数。

而B-/+/*Tree，经过改良可以有效的应用系统对磁盘的块读取个性，在读取相反磁盘块的同时，尽或许多的加载索引数据，来提高索引命中效率，从而到达缩小磁盘IO的读取次数。

不了解磁盘关系常识的可以检查硬盘基本常识（磁头、磁道、扇区、柱面）

上方经过示用意来看一下，B-tree、B+tree、B*tree

从图中可以看出，B-tree 应用了磁盘块的个性启动构建的树。

每个磁盘块一个节点，每个节点蕴含了很关键字。

把树的节点关键字增多后树的层级比原来的二叉树少了，缩小数据查找的次数和复杂度。

B-tree奇妙应用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页（每页为4K），这样每个节点只有要一次性I/O就可以齐全载入。

B-tree 的数据可以存在任何节点中。

B+tree 是 B-tree 的变种，数据只能存储在叶子节点。

B+tree 是 B-tree 的变种，B+tree 数据只存储在叶子节点中。这样在B树的基础上每个节点存储的关键字数更多，树的层级更少所以查问数据更快，一切指关键字指针都存在叶子节点，所以每次查找的次数都相反所以查问速度更稳固;

B*tree 每个磁盘块中又参与了对下一个磁盘块的援用。

这样可以在以后磁盘块满时，不用扩容间接存储到下一个临近磁盘块中。

当两个临近的磁盘块都满时，这两个磁盘块各分出1/3的数据从新调配一个磁盘块，这样这三个磁盘块的数据都为2/3。

在B+树的基础上因其初始化的容质变大，使得节点空间经常使用率更高，而又存有兄弟节点的指针，可以向兄弟节点转移关键字的个性使得B*树额合成次数变得更少；