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mysql中聚簇索引與非聚簇索引的區(qū)別是什么？針對這個(gè)問題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

通常情況下，建立索引是加快查詢速度的有效手段。但索引不是萬能的，靠索引并不能實(shí)現(xiàn)對所有數(shù)據(jù)的快速存取。事實(shí)上，如果索引策略和數(shù)據(jù)檢索需求嚴(yán)重不符的話，建立索引反而會(huì)降低查詢性能。因此在實(shí)際使用當(dāng)中，應(yīng)該充分考慮到索引的開銷，包括磁盤空間的開銷及處理開銷（如資源競爭和加鎖）。例如，如果數(shù)據(jù)頻繁的更新或刪加，就不宜建立索引。

mysql聚簇索引和非聚簇索引的介紹：

聚簇索引：

• 表數(shù)據(jù)按順序存儲，即索引順序和表記錄物理存儲順序一致。

• 聚簇索引 葉子節(jié)點(diǎn)存儲數(shù)據(jù)行和B-Tree索引。

• 在一個(gè)表中只能有一個(gè)聚簇索引，因?yàn)檎鎸?shí)物理存儲順序只能有一種。

• 聚簇索引是稀疏索引，數(shù)據(jù)頁上一級索引存儲是頁指針，非行指針。

非聚簇索引：

• 表數(shù)據(jù)存儲順序與索引順序無關(guān)。

• 對于非聚簇索引，葉節(jié)點(diǎn)包含行主鍵值和主鍵值作為指向行的“指針”，通過二級索引查找，兩次B-Tree查找 InnoDB自適應(yīng)哈希索引能夠減少這樣重復(fù)工作。

• 非聚簇索引是密集索引，在數(shù)據(jù)頁的上一級索引頁它為每一個(gè)數(shù)據(jù)行存儲一條記錄。

• 存儲特點(diǎn)：

1. 1、聚集索引。表數(shù)據(jù)按照索引的順序來存儲的，也就是說索引項(xiàng)的順序與表中記錄的物理順序一致。對于聚集索引，葉子結(jié)點(diǎn)即存儲了真實(shí)的數(shù)據(jù)行，不再有另外單獨(dú)的數(shù)據(jù)頁。 在一張表上最多只能創(chuàng)建一個(gè)聚集索引，因?yàn)檎鎸?shí)數(shù)據(jù)的物理順序只能有一種。
2. 2、非聚集索引。表數(shù)據(jù)存儲順序與索引順序無關(guān)。對于非聚集索引，葉結(jié)點(diǎn)包含索引字段值及指向數(shù)據(jù)頁數(shù)據(jù)行的邏輯指針，其行數(shù)量與數(shù)據(jù)表行數(shù)據(jù)量一致。

總結(jié)一下：聚集索引是一種稀疏索引，數(shù)據(jù)頁上一級的索引頁存儲的是頁指針，而不是行指針。而對于非聚集索引，則是密集索引，在數(shù)據(jù)頁的上一級索引頁它為每一個(gè)數(shù)據(jù)行存儲一條索引記錄。

• 更新表數(shù)據(jù)：

1、向表中插入新數(shù)據(jù)行
   如果一張表沒有聚集索引，那么它被稱為“堆集”（Heap）。這樣的表中的數(shù)據(jù)行沒有特定的順序，所有的新行將被添加到表的末尾位置。而建立了聚簇索引的數(shù)據(jù)表則不同：最簡單的情況下，插入操作根據(jù)索引找到對應(yīng)的數(shù)據(jù)頁，然后通過挪動(dòng)已有的記錄為新數(shù)據(jù)騰出空間，最后插入數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)頁已滿，則需要拆分?jǐn)?shù)據(jù)頁，調(diào)整索引指針（且如果表還有非聚集索引，還需要更新這些索引指向新的數(shù)據(jù)頁）。而類似于自增列為聚集索引的，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)可能并不拆分?jǐn)?shù)據(jù)頁，而只是簡單的新添數(shù)據(jù)頁。

2、從表中刪除數(shù)據(jù)行

對刪除數(shù)據(jù)行來說：刪除行將導(dǎo)致其下方的數(shù)據(jù)行向上移動(dòng)以填充刪除記錄造成的空白。如果刪除的行是該數(shù)據(jù)頁中的最后一行，那么該數(shù)據(jù)頁將被回收，相應(yīng)的索引頁中的記錄將被刪除。對于數(shù)據(jù)的刪除操作，可能導(dǎo)致索引頁中僅有一條記錄，這時(shí)，該記錄可能會(huì)被移至鄰近的索引頁中，原索引頁將被回收，即所謂的“索引合并”。

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本文題目：mysql中聚簇索引與非聚簇索引的區(qū)別是什么-創(chuàng)新互聯(lián)
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