当前位置: 首页 > news >正文

MySQL聚簇索引与非聚簇索引详解

MySQL 聚簇索引与非聚簇索引详解

聚簇索引 (Clustered Index)

聚簇索引决定了表中数据的物理存储顺序,表数据按照聚簇索引的顺序存储。

特点:

  1. 数据与索引一体:索引的叶子节点直接包含完整的数据行
  2. 每个表只能有一个:因为数据只能按一种方式物理排序
  3. 主键默认是聚簇索引:如果没有主键,InnoDB会选择一个唯一非空索引代替,如果也没有,则会隐式创建一个自增列作为聚簇索引
  4. 查询效率高:因为通过索引可以直接获取数据,不需要二次查找

优点:

  • 对于主键的查找速度非常快
  • 范围查询效率高,因为相邻的数据物理上存储在一起
  • 适合排序操作

缺点:

  • 插入速度依赖于插入顺序,按主键顺序插入最快
  • 更新聚簇索引列的代价高,因为需要移动整行数据
  • 二级索引访问需要两次查找(先找二级索引,再找主键)

非聚簇索引 (Secondary Index/Non-clustered Index)

非聚簇索引是独立于数据存储结构的索引,其叶子节点不包含完整的数据行。

特点:

  1. 索引与数据分离:叶子节点存储的是主键值或指向数据行的指针
  2. 每个表可以有多个:可以创建多个非聚簇索引
  3. 需要回表查询:通过非聚簇索引找到主键后,还需要通过主键去聚簇索引中查找完整数据

优点:

  • 创建灵活,可以针对不同查询需求创建多个索引
  • 更新代价比聚簇索引小,因为不需要移动数据行

缺点:

  • 查询效率通常低于聚簇索引,因为可能需要二次查找(回表)
  • 范围查询效率不如聚簇索引

关键区别

特性聚簇索引非聚簇索引
数量每表1个每表多个
存储内容存储完整数据行存储主键值或指针
查询效率高(直接获取数据)较低(可能需要回表)
插入性能依赖于插入顺序影响较小
更新代价高(可能移动数据行)较低

实际应用建议

  1. 谨慎选择聚簇索引的列(通常是主键),最好使用自增整型
  2. 为常用查询条件创建合适的非聚簇索引
  3. 避免过度索引,因为每个索引都会增加维护成本
  4. 考虑使用覆盖索引(索引包含查询所需的所有字段)来避免回表操作

理解这两种索引的区别对于MySQL性能优化至关重要,特别是在设计大型数据库时。

http://www.xdnf.cn/news/1255825.html

相关文章:

  • uni-app X能成为下一个Flutter吗?
  • Linux基础测试
  • .NET 10 新增功能系列文章5——C# 14 中的新增功能
  • 人工智能的20大应用
  • 基于django的非物质文化遗产可视化网站设计与实现
  • [LVGL] 布局系统 lv_flex, lv_grid | 输入设备 lv_indev | union
  • 云原生安全挑战与治理策略:从架构思维到落地实践
  • 从密钥生成到功能限制:Electron 中 secure-electron-license-keys 的完整集成方案
  • Python生产环境部署指南:专业级应用启动方案
  • 2025最新国内服务器可用docker源仓库地址大全(2025年8月更新) · DockerHub镜像加速全面指南
  • 音视频时间戳获取与同步原理详解
  • 容器之王--部署Docker私有仓库harbor母盘步骤演练
  • 合约收款方式,转账与问题安全
  • ansible-playbook之获取服务器IP存储到本地文件
  • 一文读懂 C# 中的 Bitmap
  • GPT-5 将在周五凌晨1点正式发布,王炸模型将免费使用??
  • 【R语言】 高清美观的 MaxEnt 刀切图(Jackknife)绘制——提升论文质量
  • 从Text2SQL到Text2Metrics:衡石指标管理技术跃迁
  • 网页前端CSS实现表格3行平均分配高度,或者用div Flexbox布局
  • 92-基于Django的豆瓣图书推荐系统的设计与实现
  • 六边形架构模式深度解析
  • 解锁高效开发:AWS 前端 Web 与移动应用解决方案详解
  • 探究 ASGI 的技术优势:现代 Web 开发的新方向
  • Docker可用镜像(长期免费)
  • 从Centos 9 Stream 版本切换到 Rocky Linux 9
  • C++ - 仿 RabbitMQ 实现消息队列--案例
  • SQL注入攻击基础
  • HashMap寻址算法
  • FPGA学习笔记——SPI通讯协议简介
  • 【数据结构】排序(sort) -- 交换排序(冒泡快排)