在 MySQL 中,聚簇索引和非聚簇索引,如何区分?

数据库 MySQL
本文我们详细地分析了 MySQL InnoDB 表中的聚簇索引和非聚簇索引,了解了它们的特点和适用场景。

在 MySQL 的 InnoDB存储引擎中,聚簇索引和非聚簇索引是两种主要的索引类型。它们之间有什么相同点和区别?我们该如何理解他们呢?这篇文章我们一起来聊一聊。

1. 聚簇索引

聚簇索引(Clustered Index)是指表中的主键,它决定了表中数据的物理存储顺序。在 InnoDB 中,表的主键默认就是聚簇索引。如果没有显式定义主键,InnoDB 会选择一个唯一的非空索引作为聚簇索引;如果没有任何合适的索引,InnoDB 会隐式创建一个行ID作为聚簇索引。

聚簇索引使用 B+ 树结构存储数据。树的叶子节点直接存储完整的行数据。因此,聚簇索引既是索引又是数据存储的一部分。

聚簇索引的特点:

  • 唯一性:每个表只能有一个聚簇索引,因为数据行只能按照一种顺序存储。
  • 访问效率:对于基于聚簇索引的范围查询,性能较高,因为相关数据物理上是连续存储的。
  • 维护成本:插入、更新或删除操作可能需要重新组织数据页,成本较高,尤其是当插入位置不在表尾时。

2. 非聚簇索引

非聚簇索引(Non-Clustered Index)是指除聚簇索引之外的所有索引。在 InnoDB 中,非聚簇索引的叶子节点不存储完整的行数据,而是存储聚簇索引的主键值作为指向实际数据的引用。

非聚簇索引同样使用 B+ 树结构,但叶子节点只包含索引字段和对应的主键值。通过主键值,进一步查找聚簇索引以获取完整行数据。

非聚簇索引的特点:

  • 多索引支持:一个表可以有多个非聚簇索引,以支持多种查询条件。
  • 访问路径:首先通过非聚簇索引定位到主键,然后通过主键查询聚簇索引获取完整数据。这可能涉及两次查找(索引查找 + 聚簇查找)。
  • 维护成本:非聚簇索引需要维护额外的索引结构,插入、更新或删除操作时需要同时更新这些索引,增加了维护成本。

3. 两者区别

聚簇索引和非聚簇索引的区别,可以归纳为下表:

方面

聚簇索引(Clustered Index)

非聚簇索引(Non-Clustered Index)

数据存储

数据按索引顺序物理存储在表中,叶子节点存储完整行数据

仅存储索引字段和对应的主键值,叶子节点不存储完整行数据

数量限制

每个表只能有一个聚簇索引

每个表可以有多个非聚簇索引

访问效率

对聚簇索引字段的查询效率高,范围查询性能优越

需要通过主键值回表查询数据,访问效率相对较低

维护成本

数据的插入、更新、删除可能导致数据页的重组,维护成本较高

需要维护额外的索引结构,插入、更新、删除操作时需要同时更新索引,成本较高

适用场景

适用于经常按主键或索引字段范围进行查询的场景

适用于需要多样化查询条件且非频繁范围查询的场景

4. 注意事项

在实际工作中,对于聚簇索引和非聚簇索引的使用,需要注意以下几点:

  • 选择合适的主键:由于聚簇索引决定了数据的物理存储顺序,选择一个唯一且不频繁变动的主键非常重要。例如,自增主键(如 AUTO_INCREMENT)通常是一个不错的选择,因为它能够避免频繁的页分裂和数据重新排列。
  • 优化二级索引:由于非聚簇索引依赖于聚簇索引(主键)来定位数据,选择合适的主键有助于提高非聚簇索引的查询性能。此外,尽量减少非聚簇索引的数量,以降低维护成本。
  • 考虑数据插入模式:如果数据主要是按主键的顺序插入(如自增主键),可以减少数据页的分裂和碎片,提高插入性能。
  • 复合索引的使用:对于需要根据多个列进行查询的场景,可以创建复合非聚簇索引(如 (col1, col2)),以覆盖更多的查询需求,提高查询效率。

5. 总结

本文,我们详细地分析了 MySQL InnoDB 表中的聚簇索引和非聚簇索引,了解了它们的特点和适用场景。

聚簇索引在 InnoDB 中是数据的物理存储顺序,默认情况下表的主键就是聚簇索引。它适合于需要按主键或范围查询的高效访问,但只能有一个,且维护成本较高。

非聚簇索引是辅助索引,存储索引字段和主键值,可以有多个,适合多样化的查询需求,但查询时需要额外的查找步骤,访问效率相对较低。

在日常工作中,理解和合理使用聚簇索引与非聚簇索引,可以显著提升 MySQL InnoDB 表的查询性能和整体数据库的运行效率。

责任编辑:赵宁宁 来源: 猿java
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