首页 > 数据库 >mysql 聚簇索引和非聚簇索引

mysql 聚簇索引和非聚簇索引

时间:2024-01-02 11:02:59浏览次数:32  
标签:非聚 顺序 聚簇 存储 索引 数据

聚簇索引和非聚簇索引是MySQL中的两种索引类型,它们在数据存储和检索方面有所不同。

聚簇索引是指数据行的物理顺序与索引的逻辑顺序一致。在MySQL中,每个表只能有一个聚簇索引,通常是主键索引。聚簇索引的特点包括:

  • 将数据行和索引存储在一起,因此索引的顺序也决定了数据行的存储顺序。
  • 支持索引扫描和索引查找等数据操作。
  • 通常基于主键或唯一键创建。

非聚簇索引是指索引的逻辑顺序与数据行的物理顺序不一致。在MySQL中,一个表可以有一个或多个非聚簇索引。非聚簇索引的特点包括:

  • 只存储索引键值,而不包含实际的数据行。
  • 允许访问指向物理行的指针。
  • 支持索引扫描和索引查找等数据操作。

总的来说,聚簇索引和非聚簇索引在数据存储和索引结构上有所不同,开发人员在设计数据库时需要根据实际需求选择合适的索引类型。

标签:非聚,顺序,聚簇,存储,索引,数据
From: https://blog.51cto.com/u_14681786/9064875

相关文章

  • Riak 的查询和索引: 如何实现高效的数据查询
    1.背景介绍Riak是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库系统,它采用了分布式哈希表(DHT)技术来实现高性能和高可用性。Riak的查询和索引功能是其核心特性之一,它允许用户在大量数据中高效地查询和检索信息。在本文中,我们将深入探讨Riak的查询和索引功能,揭示其核心概念、算法原理和实际......
  • MySQL索引的实现
    1、MySQL索引的实现原理:索引本质上就是一种通过减少查询需要遍历行数,加快查询性能的数据结构,避免数据库进行全表扫描,好比书的目录,让你更快的找到内容。(一个表最多16个索引)1.1、索引的优缺点:(1)索引的优点:减少查询需要检索的行数,加快查询速度,避免进行全表扫描,这也是创建索引的最主要的......
  • 搜索引擎优化指南:SEO关键字、长尾关键字、短尾关键字以及反向链接
    内容SEOSEO代表“搜索引擎优化”。它是一种数字营销策略,旨在提高网站或网页在搜索引擎未付费结果中的在线可见性。通常,网站在搜索结果页面中排名越高,或在搜索结果列表中显示的频率越高,它将从搜索引擎用户那里获得的访问者就越多。SEO策略可以针对各种类型的搜索,例如图像搜索、......
  • 搜索引擎优化指南:SEO关键字、长尾关键字、短尾关键字以及反向链接
    内容SEOSEO代表“搜索引擎优化”。它是一种数字营销策略,旨在提高网站或网页在搜索引擎未付费结果中的在线可见性。通常,网站在搜索结果页面中排名越高,或在搜索结果列表中显示的频率越高,它将从搜索引擎用户那里获得的访问者就越多。SEO策略可以针对各种类型的搜索,例如图像搜索、......
  • Mysql 索引
    Mysql索引1.索引介绍一种用于快速查询和检索数据的数据结构,本质:一种排序好的数据结构索引底层数据结构存在很多类型,常见的索引结构有:B树、B+树和Hash、红黑树。在Mysql中,无论是Innodb还是Myisam,都使用了B+树作为索引结构2.优缺点优点加快数据的检索速度通过......
  • es 索引生命周期管理的原理
    es的索引生命周期管理indexlifecyclemanagement即ILM,控制着索引的创建、滚动、删除、归档,属实好用,那么它是如何实现的呢?可以想象得到,es的master执行一个定时任务,定期检查关联了ilm的索引,判断索引的状态,执行状态的流转。ILM相关代码在x-pack的plugin目录中,主类是......
  • MongoDB 通配符索引 (wildcard index) 的利与弊
    MongoDB支持在单个字段或多个字段上创建索引,以提高查询性能。MongoDB支持灵活的模式,这意味着文档字段名在集合中可能会有所不同。使用通配符索引可支持针对任意或未知字段的查询。·一个集合中可以创建多个通配符索引·通配符索引可以覆盖与集合中其他索引相同的字段·通配符......
  • 18-mysql索引
    一、b+树每次查找数据时把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级,最好是常数数量级。那么我们就想到如果一个高度可控的多路搜索树是否能满足需求呢?就这样,b+树应运而生(B+树是通过二叉查找树,再由平衡二叉树,B树演化而来)。1.索引字段要尽量的小:通过上面的分析,我们知道IO次数取决于b+数......
  • 知识图谱的应用:从搜索引擎到自然语言处理
    1.背景介绍知识图谱(KnowledgeGraph)是一种数据结构,用于表示实体之间的关系和属性。它们通常用于搜索引擎、自然语言处理(NLP)和人工智能(AI)中的各种应用。知识图谱的核心是将实体(如人、地点、组织等)与它们的属性和关系连接起来,以便更好地理解和查询这些实体之间的关系。知识图谱的应用......
  • 使用pack函数输出数组中满足条件元素的索引
    programmain_test  implicitnone    real,dimension(5)::arr1,arr2  LOGICAL,dimension(5)::ad,ab,ac,tot  INTEGER,dimension(:),allocatable::arr3  INTEGER::i  arr1=[1.0,2.3,-0.5,3.3,-1.6]  arr2=[1.0,-5......