聚簇索引

索引和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一塊（ 都存儲(chǔ)在同一個(gè)B*tree 中）。
一般主鍵索引都是聚餐索引

Mysql中InnoDB引擎的主鍵索引為聚簇索引，MyISAM存儲(chǔ)引擎采用非聚集索引

非聚簇索引

索引數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)是分離的。

二級(jí)索引（輔助索引）

二級(jí)索引存儲(chǔ)的是記錄的主鍵，而不是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的地址。

以Mysql的InnoDB為例
主鍵是聚集索引
唯一索引、普通索引、前綴索引等都是二級(jí)索引（輔助索引）

示例

下面我們通過(guò)一個(gè)具體的示例進(jìn)行演示聚集索引和二級(jí)索引

pl_ranking（編程語(yǔ)言排行榜表）

該表包含3個(gè)字段，如下：
id:主鍵
plname：編程語(yǔ)言名稱(chēng)
ranking：排名

idplnameranking

15	C	2
16	Java	1
18	Php	6
23	C#	5
26	C++	3
29	Ada	17
50	Go	12
52	Lisp	15
…	…	…

id: 設(shè)置主鍵
plname: 普通索引

聚簇索引(主鍵索引)

從圖中我們可以看到，索引數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)都是在一顆樹(shù)上，存在一起的。通過(guò)定位索引就直接可以查找到數(shù)據(jù)。

這棵樹(shù)是根據(jù)主鍵進(jìn)行創(chuàng)建的。
如果查找id=16的編程語(yǔ)言，
select id, plname, ranking from pl_ranking where id=16;
則只需要讀取3個(gè)磁盤(pán)塊，就可以獲取到數(shù)據(jù)。

二級(jí)索引（輔助索引）

從上圖中我們發(fā)現(xiàn)，該B*tree根據(jù)plname列進(jìn)行構(gòu)建的，只存儲(chǔ)索引數(shù)據(jù)，plname 和 id 的映射。

比如查找 編程語(yǔ)言為“Java”的數(shù)據(jù)。
select id, plname, ranking from pl_ranking where plname=’Java’;
首先通過(guò)二級(jí)索引樹(shù)中找到 Java 對(duì)應(yīng)的主鍵id 為 “16”（讀取2個(gè)磁盤(pán)塊）。
然后在去主鍵索引中查找id為“16” 的數(shù)據(jù)。（讀取3個(gè)磁盤(pán)塊）

結(jié)論

select id, plname, ranking from pl_ranking where id=16;
根據(jù)主鍵查找只需要查找3個(gè)磁盤(pán)塊
select id, plname, ranking from pl_ranking where plname=’Java’;
根據(jù)編程語(yǔ)言名稱(chēng)查詢(xún)需要讀取5個(gè)磁盤(pán)塊

結(jié)論一

通過(guò)上面的主鍵索引和非主鍵索引的例子我們可以得出：
主鍵索引（聚餐索引）查詢(xún)效率比非主鍵索引查詢(xún)效率更高。如果能使用主鍵查找的，就盡量使用主鍵索引進(jìn)行查找。

結(jié)論二

從上面圖中我們還可以分析得出以下結(jié)論：
主鍵定義的長(zhǎng)度越小，二級(jí)索引的大小就越小，這樣每個(gè)磁盤(pán)塊存儲(chǔ)的索引數(shù)據(jù)越多，查詢(xún)效率就越高。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的聚簇索引和二级索引的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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