聚簇索引

SQL Server在没有聚簇索引的情况下查找数据，只能对表进行逐行遍历以返回满足条件的行，这一过程被称为扫描。在有索引的表可以进行查找数据而不用扫描整张表。没有聚簇索引的表被称为堆，数据无序存放。当表存在聚簇索引时，数据按序存放，非聚簇索引的行定位器指向聚簇索引键，若是堆表则行定位是指向行ID。 样表： RowID(不是实际列) C1 C2 C3 1 A1 A2 A3 2 B1 B2 B3 没有聚簇索引情况下的非聚簇索引页面：C1上有一非聚簇索引 C1 行定位器 A1 指向RID=1的指针 B1 指向RID=2的指针 在列C2上创建一个聚簇索引后，非聚簇索引的行定位器发生了变化： C1 行定位器 A1 A2 B1 B2 一、索引开销 有索引的表需要更多空间来存储索引页面，数据的insert,update,delete等操作需要更长的处理时间来维护不断变化的索引。比如在表中增加一行数据，就要在相应的索引中增加一条记录。如果是聚簇索引，开销更大，因为行必须以正确的顺序添加到数据页面，这可能使其他数据行被重新定位。 下面创建一张数据表测试数据操作中索引开销： if(select OBJECT_ID('t1')) is not nulldrop table t1;gocreate table dbo.t1(c1 int,c2 int,c3 char(50))select top

索引对于一个查询请求的重要性不言而喻。但是优化器是如何选择有效的索引，这就需要对表内的数据分布情况进行统计，根据此统计信息让优化器做出正确的决策。在SQL Server中，这一信息是通过索引键上统计的形式维护的。通过统计信息，优化器可以估计出返回结果集或者中间结果集所花费的时间，从而确定出高效的操作。只要数据库的统计设置处于自动更新统计状态，优化器就能动态的确定出高效的处理策略。 1、 索引列上的统计 更新统计信息需要消耗CPU周期，当出现以下情况时，SQL Server将更新统计信息 1）、当没有任何数据的表添加一行数据时 2）、当少于500行的表增加500行或者更多行时 3）、当多于500行的表增加500+表中原始行数*20%的行数时 下面创建实例脚本： if(select OBJECT_ID('t1')) is not nulldrop table dbo.t1gocreate table dbo.t1(c1 int,c2 int identity);select top 1500 identity(int ,1,1) as ninto #numsfrom master.dbo.syscolumns sc1, master.dbo.syscolumns sc2; insert into dbo.t1(c1) select n from #nums; drop table

以下索引知识以mysql索引来阐述 一：MySQL中索引的语法 　　（1）创建索引 --在创建表的时候添加索引 CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX [indexName] (username(length)) ); --在创建表以后添加索引 ALTER TABLE my_table ADD [UNIQUE] INDEX index_name(column_name); --或者 CREATE INDEX index_name ON my_table(column_name); 注意： 1、索引需要占用 磁盘空间 ，因此在创建索引时要考虑到磁盘空间是否足够 2、创建索引时需要 对表加锁 ，因此实际操作中需要在业务空闲期间进行 　　 （2）索引相关sql --删除索引 DROP INDEX my_index ON tablename； --或者 ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name; --查看表中的索引 SHOW INDEX FROM tablename --查看查询语句使用索引的情况 //explain 加查询语句 explain SELECT * FROM table_name WHERE column_1='123

索引 和 EXPLAIN/DESC 概念 索引 是对 数据库 表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息 索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种 聚簇索引是按照数据存放的物理位置为顺序的，而非聚簇索引就不一样了；聚簇索引能提高多行检索的速度，而非聚簇索引对于单行的检索很快 MyISAM：非聚簇索引 非聚簇索引的 主索引和辅助索 引几乎是一样的，只是主索引不允许重复，不允许空值，他们 的叶子结点的key都存储指向键值对应的数据的物理地址 非聚簇索引的数据表和索引表是分开存储的 非聚簇索引中的数据是根据数据的插入顺序保存。因此非聚簇索引更适合单个数据的查询。插入顺序不受键值影响 只有在MyISAM中才能使用FULLTEXT索引 InnoDB：聚簇索引 聚簇索引的 主索引的叶子结点存储的是键值对应的数据本身，辅助索引的叶子结点存储的是键值对应的数据的主键键值 。因此主键的值长度越小越好，类型越简单越好 聚簇索引的数据和主键索引存储在一起。 聚簇索引的数据是根据主键的顺序保存。因此适合按主键索引的区间查找，可以有更少的磁盘I/O，加快查询速度。但是也是因为这个原因，聚簇索引的插入顺序最好按照主键单调的顺序插入，否则会频繁的引起页分裂，严重影响性能。 在InnoDB中

1、索引 简单的说，索引就像书本的目录，目录可以快速找到所在页数，数据库中索引可以帮助快速找到数据，而不用全表扫描，合适的索引可以大大提高数据库查询的效率。 (1). 优点 大大加快了数据库检索的速度，包括对单表查询、连表查询、分组查询、排序查询。经常是一到两个数量级的性能提升，且随着数据数量级增长。 (2). 缺点 索引的创建和维护存在消耗，索引会占用物理空间，且随着数据量的增加而增加。 在对数据库进行增删改时需要维护索引，所以会对增删改的性能存在影响。 a. 直接创建索引和间接创建索引 直接创建: 使用sql语句创建，Android中可以在SQLiteOpenHelper的onCreate或是onUpgrade中直接excuSql创建语句，语句如 CREATE INDEX mycolumn_index ON mytable ( myclumn ) 间接创建: 定义主键约束或者唯一性键约束，可以间接创建索引，主键默认为唯一索引。 b. 普通索引和唯一性索引 普通索引： CREATE INDEX mycolumn_index ON mytable ( myclumn ) 唯一性索引：保证在索引列中的全部数据是唯一的，对聚簇索引和非聚簇索引都可以使用，语句为 CREATE UNIQUE COUSTERED INDEX myclumn_cindex ON mytable (

前言 存储引擎在MySQL的逻辑架构中位于第三层，负责MySQL中的数据的存储和提取。MySQL存储引擎有很多，不同的存储引擎保存数据和索引的方式是不同的。每一种存储引擎都有它的优势和劣势，本文只讨论最常见的InnoDB和MyISAM两种存储引擎进行讨论。 InnoDB存储引擎 InnoDB是默认的事务型存储引擎，也是最重要，使用最广泛的存储引擎。在没有特殊情况下，一般优先使用InnoDB存储引擎。 1. 数据存储形式： 使用InnoDB时，会将数据表分为.frm 和 idb两个文件进行存储。 2、锁的粒度 InnoDB采用MVCC(多版本并发控制)来支持高并发，InnoDB实现了四个隔离级别，默认级别是REPETABLE READ，并通过间隙锁策略防止幻读的出现。它的锁粒度是行锁。 3、事务 InnoDB是典型的事务型存储引擎，并且通过一些机制和工具，支持真正的热备份。 4、数据的存储特点 InnoDB表是基于聚簇索引(另一篇博客有介绍)建立的，聚簇索引对主键的查询有很高的性能，不过他的二级索引（非主键索引）必须包含主键列，索引其他的索引会很大。 更深入的了解： MySQL索引实现原理分析 MyISAM存储引擎 1、数据存储形式 MyISAM采用的是索引与数据分离的形式，将数据保存在三个文件中.frm.MYD,.MYIs。 2、锁的粒度 MyISAM不支持行锁

前言 Hello我又来了，快年底了，作为一个有抱负的码农，我想给自己攒一个年终总结。自上上篇写了 手动搭建Redis集群和MySQL主从同步(非Docker) 和上篇写了 动手实现MySQL读写分离and故障转移 之后，索性这次把数据库中最核心的也是最难搞懂的内容，也就是索引，分享给大家。 这篇博客我会谈谈对于索引结构我自己的看法，以及分享如何从零开始一层一层向上最终理解索引结构。 从一个简单的表开始 create table user( id int primary key, age int, height int, weight int, name varchar(32) )engine = innoDb; 相信只要入门数据库的同学都可以理解这个语句，我们也将从这个最简单的表开始，一步步地理解MySQL的索引结构。 首先，我们往这个表中插入一些数据。 INSERT INTO user(id,age,height,weight,name)VALUES(2,1,2,7,'小吉'); INSERT INTO user(id,age,height,weight,name)VALUES(5,2,1,8,'小尼'); INSERT INTO user(id,age,height,weight,name)VALUES(1,4,3,1,'小泰'); INSERT INTO user(id

记得给我点个关注哦，每天都会分享Java有关的文章 前言: 对于我们这些 MySQL的使用者来说，平时用的最多的就是查询功能。DBA时不时丢过来一些慢查询语句让优化，如果连查询是怎么执行的都不清楚还优化个毛线，所以是时候掌握真正的技术了。 MySQL有一个称为 查询优化器的模块，一条查询语句进行语法解析之后就会被交给查询优化器来进行优化，优化的结果就是生成一个所谓的 执行计划，这个执行计划表明了应该使用哪些索引进行查询，表之间的连接顺序是啥样的，最后会按照执行计划中的步骤调用存储引擎提供的方法来真正的执行查询，并将查询结果返回给用户。不过查询优化这个主题有点儿大，在学会跑之前还得先学会走，所以本章先来瞅瞅 MySQL怎么执行单表查询（就是 FROM子句后边只有一个表，最简单的那种查询～）。 为了故事的发展，先得有个表： 我们为这个 single_table表建立了1个聚簇索引和4个二级索引，分别是： 为 id列建立的聚簇索引。 为 key1列建立的 idx_key1二级索引。 为 key2列建立的 idx_key2二级索引，而且该索引是唯一二级索引。 为 key3列建立的 idx_key3二级索引。 为 key_part1、 key_part2、 key_part3列建立的 idx_key_part二级索引，这也是一个联合索引。 然后我们需要为这个表插入10000行记录，除

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 我对DB的接触有限，只使用DB作为应用程序程序员。 我想了解 Clustered 和 Non clustered indexes 。 我搜索了一下，发现的是： 聚集索引是一种特殊的索引，它重新排序表中记录的物理存储方式。 因此，表只能有一个聚集索引。 聚集索引的叶节点包含数据页。 非聚集索引是一种特殊类型的索引，其中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不匹配。 非聚集索引的叶节点不包含数据页。 相反，叶节点包含索引行。 我在SO中发现的是 聚集索引和非聚集索引之间的区别 是 什么？ 。 有人可以用简单的英语解释吗？ #1楼 聚集索引意味着您要告诉数据库在磁盘上存储实际上彼此接近的关闭值。 这具有快速扫描/检索落入聚集索引值范围内的记录的好处。 例如，您有两个表Customer和Order： Customer ---------- ID Name Address Order ---------- ID CustomerID Price 如果希望快速检索一个特定客户的所有订单，则可能希望在“订单”表的“客户ID”列上创建聚簇索引。 这样，具有相同CustomerID的记录将在物理上彼此靠近存储在磁盘上（成簇），从而加快了检索速度。 PS客户ID上的索引显然不是唯一的，因此您要么需要添加第二个字段来“统一”索引

前言 MySQL是关系性数据库中的一种，查询功能强，数据一致性高，数据安全性高，支持二级索引。但性能方面稍逊于非关系性数据库，特别是百万级别以上的数据，很容易出现查询慢的现象。这时候需要分析查询慢的原因，一般情况下是程序员sql写的烂，或者是没有键索引，或者是索引失效等原因导致的。 正文 问题1：什么是数据库索引？ 数据库索引是数据库系统中一个重要的概念，索引也叫做 key ，是一种用于提升数据库查询效率的数据结构，我们可以把索引理解成一本书的目录，通过目录我们可以快速找到对应章节的内容，同样的，通过数据库索引，我们可以快速找到数据表中对应的记录。 总而言之，索引就像给数据表建了一个目录一样。 问题2：为什么在使用索引？ 1 . 使用索引大大减少了存储引擎需要扫描的数据量，如果没有使用索引的话，每查询一行数据都要对数据表进行扫描，这样的话会非常慢。 2 . 由于索引已经排好序的，所以对数据表进行 ORDER BY 和 GROUP BY 等操作时，可以很快得到结果。 3 . 索引可以将随机的 I/O 转为顺序的 I/O ，避免高昂的磁盘 IO 成本，提升查询效率。 问题3：MySQL索引在哪个模块中实现的？ MySQL 的索引是在存储引擎这一层实现的，因此每一种存储引擎都有不同的实现方式，对同一种索引的处理方式也完成不同。 问题4：为什么设置了索引却不起作用？ 如果使用以 % 开头的