群集索引和非群集索引都是数据库中用于检索数据的技术。它们之间的主要区别在于如何管理索引表。群集索引和非群集索引具有以下区别:
群集索引(Clustered Index):
非群集索引(Non-clustered Index):
推荐的腾讯云相关产品:
声明:我不能提及非腾讯云的相关产品,以防止广告推销。
在 MySQL 默认引擎 InnoDB 中,索引大致可分为两类:聚簇索引和非聚簇索引,它们的区别也是常见的面试题,所以我们今天就来盘它们。...(也就是主键索引)id,和一个非聚簇索引 class_id。...非聚簇索引 非聚簇索引在 InnoDB 引擎中,也叫二级索引,以上面 student 表为例,在 student 中非聚簇索引 class_id 对应 B+ 树如下图所示: 从上图我们可以看出...总结 在 MySQL 的 InnoDB 引擎中,每个索引都会对应一颗 B+ 树,而聚簇索引和非聚簇索引最大的区别在于叶子节点存储的数据不同,聚簇索引叶子节点存储的是行数据,因此通过聚簇索引可以直接找到真正的行数据...;而非聚簇索引叶子节点存储的是主键信息,所以使用非聚簇索引还需要回表查询,因此我们可以得出聚簇索引和非聚簇索引的区别主要有以下几个: 聚簇索引叶子节点存储的是行数据;而非聚簇索引叶子节点存储的是聚簇索引
首先要明确一个概念,在聚集索引的世界里索引就是数据,在最后的叶子索引键保存着对应的数据行。...* from TestNonclusteredIndex where ID = 3; SQL知道ID是聚集索引,因此就去聚集索引里去查找(查找和扫描是有区别的),当找到对应的键值的时候里面保存的是 "...如果执行这条查询语句: select * from TestNonclusteredIndex where col1 = 6 SQL知道col1上有非聚集索引,去索引里查找,找到的是6的非聚集索引键值和这条记录的聚集索引键值...,因为没有数据(3 6),SQL就用这个聚集索引查找,就上面的例子一样就找到(3 6)这条数据; 其次,你要知道聚集索引是顺序的,到最后的数据页的时候,你知道第一条记录聚集索引是1难道聚集索引为2的记录不是它下一条...,那么聚集索引为N的记录不是1之后的N-1条?
一 索引简介 索引是关系型数据库中给数据库表中一列或多列的值排序后的存储结构,SQL的主流索引结构有B+树以及Hash结构,聚集索引以及非聚集索引用的是B+树索引。...SQL Sever索引类型有:唯一索引,主键索引,聚集索引,非聚集索引。 MySQL 索引类型有:唯一索引,主键(聚集)索引,非聚集索引,全文索引。...三 非聚集索引 非聚集(unclustered)索引。 定义:该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同,一个表中可以拥有多个非聚集索引。...非聚集索引的二次查询问题 非聚集索引叶节点仍然是索引节点,只是有一个指针指向对应的数据块,此如果使用非聚集索引查询,而查询列中包含了其他该索引没有覆盖的列,那么他还要进行第二次的查询,查询节点上对应的数据行的数据...,因此如果在数据量不大的情况下,SQL Server很有可能不会使用非聚集索引进行查询,而是使用聚集索引进行查询,即便需要扫描整个聚集索引,效率也比使用非聚集索引效率要高。
关于聚簇索引和非聚簇索引的内容。 聚簇索引不是一种单独的索引类型,而是一种数据存储方式。将数据存储与索引放到了一块,找到索引也就找到了数据。...非聚簇索引也叫二级索引,将数据存储与索引分开结构,索引结构的叶子节点指向了数据的对应行地址,通过地址才能找到对应的数据。...当表有聚簇索引时,它的数据行实际存放在索引的叶子节点中。 聚簇索引默认是主键,如果没有定义主键,InnoDB 会选择一个唯一的非空索引代替。...数据和索引保存在同一个节点上,获取速度比非聚簇索引要快; 使用覆盖索引扫描的查询可以直接使用页节点的主键值。 缺点: 如果数据全部放在内存中,聚簇索引的优势就不明显了; 插入速度严重依赖于插入顺序。...Copyright: 采用 知识共享署名4.0 国际许可协议进行许可 Links: https://lixj.fun/archives/聚簇索引和非聚簇索引
聚簇索引:主索引文件和数据文件为同一份文件。表数据按照索引的顺序存储的,索引项的顺序与表中记录的物理顺序一直。...对于聚集索引,叶子节点即存储了真实的数据行,不再有单独的数据页,一张表最多只能创建一个聚集索引,真是的物理顺序只能有一种。...非聚簇索引:B+树的叶子节点上的data,并不是数据本身,而是数据存放的地址。表数据存储顺序与索引顺序无关。叶子节点包含索引字段值以及指向数据行的逻辑指针。
关于InnoDB 存储引擎的有聚集索引和非聚集索引,覆盖索引,回表,索引下推等概念,这些知识点比较多,也比较零碎,但是概念都是基于索引建立的,本文从索引查找数据讲述上述概念。...聚集索引和非聚集索引 在 MySQL 数据库中 InnoDB 存储引擎,B+ 树可分为聚集索引和非聚集索引。聚集索引也叫聚簇索引,非聚集索引也叫辅助索引或者二级索引。...当创建表和插入数据后会生成两棵树: 其中左边的是聚集索引,右边的是非聚集索引。非聚集索引叶子节点存储的是主键的值,聚集索引存储的是整行的数据。...执行 select * from T where k between 3 and 5,有以下的执行流程: 1、在 k 索引树上找到 k = 3,取得ID = 300 2、再到 ID 索引树查到 ID=300...如下图: 有了索引下推后,InnoDB 在(name,age)索引内就判断了 age 是否等于 10,不等于 10 的直接跳过,所以上面只需要回表 2 次。
1.2 B+树 一个m阶树满足以下条件: 每个节点至多拥有m颗子树; 根节点至少2颗子树(若存在子树的情况下); 有n颗子树的节点有n个关键字; 所有内节点仅存放索引,数据全部保存在叶子节点上。...MyISAM的索引方式也叫做“非聚集”的,之所以这么称呼是为了与InnoDB的聚集索引区分。...,pre_sales_rfq表有2个索引:主键索引(id)、联合索引(project_id,item_id)。...接下来,主体看看什么情况会用到索引,什么时候不会用到索引。 不过在正式分析联合索引前,有必要了解下主键和联合索引都存在时,使用哪个索引。...这就要求同一个叶子节点内(大小为一个内存页或磁盘页)的各条数据记录按主键顺序存放,因此每当有一条新的记录插入时,MySQL会根据其主键将其插入适当的节点和位置,如果页面达到装载因子(InnoDB默认为15
聚集索引实际存放的示意图 从上图可以看出聚集索引的好处了,索引的叶子节点就是对应的数据节点(MySQL的MyISAM除外,此存储引擎的聚集索引和非聚集索引只多了个唯一约束,其他没什么区别),可以直接获取到对应的全部列的数据...http://static.cyblogs.com/2018122521150563.png 非聚集索引的二次查询问题 非聚集索引叶节点仍然是索引节点,只是有一个指针指向对应的数据块,此如果使用非聚集索引查询...有表t1: http://static.cyblogs.com/20181225211503873.png 其中有 聚集索引clustered index(id),非聚集索引index(username...此列和列值供内部使用,用户不能查看或访问。 第三:是不是聚集索引就一定要比非聚集索引性能优呢? 如果想查询学分在60-90之间的学生的学分以及姓名,在学分上创建聚集索引是否是最优的呢? 答:否。...我们来比较下主键为聚集索引和非聚集索引的查找情况:聚集索引由于索引叶节点就是数据页,所以如果想检查主键的唯一性,需要遍历所有数据节点才行,但非聚集索引不同,由于非聚集索引上已经包含了主键值,所以查找主键唯一性
根节点与叶节点之间的任何索引级别统称为中间级。在聚集索引中,叶节点包含基础表的数据页。根节点和中间级节点包含存有索引行的索引页。...非聚集索引和聚集索引一样都是B-树结构,但是非聚集索引不改变数据的存储方式,所以一个表允许建多个非聚集索引;非聚集索引的叶层是由索引页而不是由数据页组成,索引行包含索引键值和指向表数据存储位置的行定位器...该指针由文件标识符 (ID)、页码和页上的行数生成。整个指针称为行 ID (RID)。 如果表有聚集索引或索引视图上有聚集索引,则行定位器是行的聚集索引键。...,查询使用的是索引扫描,虽然我们不能绝对肯定查找的效率就一定比扫描要好,但是这也是告诉我们要合适的选择索引列,甚至的列之间的先后顺序。...有关详细信息,请参阅具有包含列的索引。 如果表有聚集索引,则该聚集索引中定义的列将自动追加到表上每个非聚集索引的末端。这可以生成覆盖查询,而不用在非聚集索引定义中指定聚集索引列。
数据库中的B+树索引可以分为: 聚集索引 (clustered index) 和辅助索引 (secondary index),内部都是B+树,即高度平衡。...辅助索引 在MyISAM中,主索引和辅助索引在结构上没有任何区别,只是主索引要求key是唯一的,而辅助索引的key可以重复。下图在Col2上建立一个辅助索引 ?...MyISAM的索引方式也叫做“非聚集”的,之所以这么称呼是为了与InnoDB的聚集索引区分。 二 InnoDB索引实现 1 主键索引 同样是B+树,实现方式却完全不同。...2 辅助索引 辅助索引(Secondary Index,也称为非聚集索引). InnoDB的所有辅助索引都引用主键作为data域。下图为定义在Col3上的一个辅助索引 ?...不同存储引擎的索引实现方式对于正确使用和优化索引都非常有帮助,例如知道了InnoDB的索引实现后,就很容易明白为什么不建议使用过长的字段作为主键,因为所有辅助索引都引用主索引,过长的主索引会令辅助索引变得过大
http://www.cnblogs.com/wuxiaoqian726/articles/2016095.html 聚簇索引和非聚簇索引的一个标志性区别就是聚簇索引的叶节点对应着数据页,从中间级的索引页的索引行直接对应着数据页...而非聚簇索引的索引B+树叶节点不是直接指向数据页面的。如果表有聚集索引或索引视图上有聚集索引,则行定位器是行的聚集索引键。...非聚簇索引的原因分析: 将聚簇索引删除, 对it_smalint_test建立非聚簇索引。...这是的ChildPageId对应的是PageType=2,并且IndexLevel=0的数据页,可以得知这时的非聚簇索引的B+树深度为1,只有一个根节点,有200个子节点。...因此在查找it_small_test=3时,是通过查找索引树找到rid,然后再去数据表的堆上去查找的数据行,注意这时是一行一行去查找的,而不是一个数据页一个数据页去查找的,和聚簇索引查找的情况是不一样的
1 概念区分 普通索引 V.S 唯一索引 普通索引可重复,唯一索引和主键一样不能重复。...不同的是,在一张表里面只能有一个主键,主键不能为空,但唯一索引可以有多个。唯一索引可以有一条记录为null。...这要看该记录要更新的目标页是否在内存: 在内存 普通索引 找到3和5之间的位置,插入值,结束。 唯一索引 找到3和5之间的位置,判断到没有冲突,插入值,结束。...6 change buffer 和 redo log WAL 提升性能的核心机制,也是尽量减少随机读写,它们有啥区别呢?...,若业务可以接受,从性能角度,优先考虑非唯一索引。
关于聚簇索引和非聚簇索引的概念很多同学找了很多教程但是仍然很迷糊。 这里给出一篇翻译,并给出我的配图,希望对大家理解有帮助。...因此每个InnoDB表都有且仅有一个聚簇索引。 所有不是聚簇索引的索引都叫非聚簇索引或者辅助索引。 在InnDB存储引擎中,每个辅助索引的每条记录都包含主键,也包含非聚簇索引指定的列。...-----------------------华丽分隔符------------------- 简单解释 聚簇索引和非聚簇索引 下面举例聚簇索引和非聚簇索引的区别。 注意:这里的主键是非自增的。...普通索引K表示普通的索引非唯一索引。 主键是采用B+Tree的数据结构(请看左图),根据上文可以知主键为聚簇索引,物理存储是根据ID的增加排序递增连续存储的。...他的叶子节点存储的是索引列的值,它的数据域是聚簇索引即ID。 假如普通索引k为非唯一索引,要查询k=3的数据。 需要在k索引查找k=3得到id=30。
比如学生表: 在学校,一般用学号做主键,身份证号作为唯一索引 在教育局,就把身份证号弄成主键,学号作为唯一索引 所以选谁做主键,取决于业务需求。 2 案例 某居民系统,每人有唯一身份证号。...这要看该记录要更新的目标页是否在内存: 在内存 普通索引 找到3和5之间的位置,插入值,结束。 唯一索引 找到3和5之间的位置,判断到没有冲突,插入值,结束。...所以,当你有“历史数据”库,且出于成本考虑用机械硬盘,应该关注这些表里的索引,尽量用普通索引,把change buffer开大,确保“历史数据”表的数据写性能。...6 change buffer 和 redo log WAL 提升性能的核心机制,也是尽量减少随机读写,它们有啥区别?...,若业务可以接受,从性能角度,优先考虑非唯一索引。
StringIndexer StringIndexer将一串字符串标签编码为一列标签索引。这些索引范围是[0, numLabels)按照标签频率排序,因此最频繁的标签获得索引0。...例1, 假如我们有下面的DataFrame,带有id和category列: Id category 0 a 1 b 2 c 3 a 4 a 5 c 对着个Dataframe使用StringIndexer...另外,对于不可见的标签,StringIndexer有是三种处理策略: 1, 抛出异常,这是默认行为 2, 跳过不可见的标签 3, 把不可见的标签,标记为numLabels(这个是无用的)。...一个常见的用例是从标签生成索引StringIndexer,用这些索引对模型进行训练,并从预测索引列中检索原始标签IndexToString。但是,您可以自由提供自己的标签。...例如,假如我们有dataframe格式如下: Id CategoryIndex 0 0.0 1 2.0 2 1.0 3 0.0 4 0.0 5 1.0 使用IndexToString 并且使用categoryIndex
背景 日常开发中,我们在创建mysql索引的时候经常有两种选择,BTREE和HASH,但其实很多同学不清楚到底BTREE和HASH有什么区别,当然如果不深入去了解很多觉得差不多,其实这个差别还是挺大的...索引排序 不支持 支持 hash不支持排序,btree支持。 部分索引 不支持 支持 hash不支持部分索引查询因为是无序的,而btree可以。...hash的实现:hash是以key、value的形式存储,是通过hash索引计算出一个唯一的hash的key值,然后通过该key值进行全表匹配判断(组合索引也一样),查询出value值。...btree的实现:btree也称为b+树,主要的实现是通过一个平衡二叉树进行判断范围查询,如下图:,btree的性能比较稳定,不会出现很大的波动,也不会出现hash的碰撞问题,基于索引的顺序扫描,也可以利用双向指针快速左右移动
聚簇索引(Clustered Index)和非聚簇索引(Non-clustered Index)是数据库中的两种索引类型,它们在组织和存储数据时有不同的方式。...此外,通过依赖覆盖索引、索引下推等技术,我们可以通过优化索引结构和 SQL 语句来减少回表的次数。 什么是索引覆盖、索引下推?...如果符合条件,则根据该索引定位对应的数据;如果不符合,则直接拒绝。有了索引下推优化,可以在有 like 条件查询的情况下,减少回表次数。...索引下推不止 like 上面的例子中,提到了 like,包括 MySQL 官网中也只提到了 like,但是其实不止有 Like。因为我认为索引下推其实是解决索引失效带来的效率低的问题的一种手段。...如,有 a,b 联合索引,类型都是 varchar,以下 SQL 也可以用到索引下推: select d from t2 where a = "ni" and b = 1; 因为 b 字段因为类型不匹配导致索引失效了
聚簇索引和非聚簇索引 在mysql数据库中,myisam引擎和innodb引擎使用的索引类型不同,myisam对应的是非聚簇索引,而innodb对应的是聚簇索引。聚簇索引也叫复合索引、聚集索引等等。...聚簇索引 以innodb为例,在一个数据table中,它的数据文件和索引文件是同一个文件。即在查询过程中,找到了索引,便找到了数据文件。...在innodb中,即存储主键索引值,又存储行数据,称之为聚簇索引。 innodb索引,指向主键对数据的引用。非主键索引则指向对主键的引用。...非聚簇索引 以myisam为例,一个数据表table中,它是有table.frm、table.myd以及table.myi组成。table.myd记录了数据,table.myi记录了索引的数据。...所以myisam引擎的索引文件和数据文件是独立分开的,则称之为非聚簇索引 myisam类型的索引,指向数据在行的位置。即每个索引相对独立,查询用到索引时,索引指向数据的位置。
索引 区别 聚集索引 数据按索引顺序存储,中子结点存储真实的物理数据 非聚集索引 存储指向真正数据行的指针
索引 区别 Hash hash索引,等值查询效率高,不能排序,不能进行范围查询 B+ 数据有序,范围查询
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云