聚簇索引和二级索引

综合编程 简书

聚簇索引

索引和数据存储在一块( 都存储在同一个B*tree 中)。

一般主键索引都是聚餐索引

Mysql中InnoDB引擎的主键索引为聚簇索引,MyISAM存储引擎采用非聚集索引

非聚簇索引

索引数据和存储数据是分离的。

二级索引(辅助索引)

二级索引存储的是记录的主键,而不是数据存储的地址。

以Mysql的InnoDB为例

主键是聚集索引

唯一索引、普通索引、前缀索引等都是二级索引(辅助索引)

示例

下面我们通过一个具体的示例进行演示聚集索引和二级索引

pl_ranking(编程语言排行榜表)

该表包含3个字段,如下:

id:主键

plname:编程语言名称

ranking:排名

id plname ranking
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:设置主键

plname:普通索引

聚簇索引(主键索引)

聚集索引

从图中我们可以看到,索引数据和存储数据都是在一颗树上,存在一起的。通过定位索引就直接可以查找到数据。

这棵树是根据主键进行创建的。

如果查找id=16的编程语言,

select id, plname, ranking from pl_ranking where id=16;

则只需要读取3个磁盘块,就可以获取到数据。

二级索引(辅助索引)

image.png

从上图中我们发现,该B*tree根据plname列进行构建的,只存储索引数据,plname 和 id 的映射。

比如查找 编程语言为“Java”的数据。

select id, plname, ranking from pl_ranking where plname=’Java’;

首先通过二级索引树中找到 Java 对应的主键id 为 “16”(读取2个磁盘块)。

然后在去主键索引中查找id为“16” 的数据。(读取3个磁盘块)

结论

select id, plname, ranking from pl_ranking where id=16;

根据主键查找只需要查找3个磁盘块

select id, plname, ranking from pl_ranking where plname=’Java’;

根据编程语言名称查询需要读取5个磁盘块

结论一

通过上面的主键索引和非主键索引的例子我们可以得出:

主键索引(聚餐索引)查询效率比非主键索引查询效率更高。如果能使用主键查找的,就尽量使用主键索引进行查找。

结论二

从上面图中我们还可以分析得出以下结论:

主键定义的长度越小,二级索引的大小就越小,这样每个磁盘块存储的索引数据越多,查询效率就越高。

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