聚簇索引

索引和數據存儲在一塊（ 都存儲在同一個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存儲引擎采用非聚集索引

非聚簇索引

索引數據和存儲數據是分離的。

二級索引（輔助索引）

二級索引存儲的是記錄的主鍵，而不是數據存儲的地址。

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索引（輔助索引）

示例

下面我們通過一個具體的示例進行演示聚集索引和二級索引

pl_ranking（編程語言排行榜表）

該表包含3個字段，如下：
id:主鍵
plname：編程語言名稱
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，索引數據和存儲數據都是在一顆樹上，存在一起的。通過定位索引就直接可以查找到數據。

這棵樹是根據主鍵進行創建的。
如果查找id=16的編程語言，
select id, plname, ranking from pl_ranking where id=16;
則只需要讀取3個磁盤塊，就可以獲取到數據。

二級索引（輔助索引）

從上圖中我們發現，該B*tree根據plname列進行構建的，只存儲索引數據，plname 和 id 的映射。

比如查找 編程語言為“Java”的數據。
select id, plname, ranking from pl_ranking where plname=’Java’;
首先通過二級索引樹中找到 Java 對應的主鍵id 為 “16”（讀取2個磁盤塊）。
然后在去主鍵索引中查找id為“16” 的數據。（讀取3個磁盤塊）

結論

select id, plname, ranking from pl_ranking where id=16;
根據主鍵查找只需要查找3個磁盤塊
select id, plname, ranking from pl_ranking where plname=’Java’;
根據編程語言名稱查詢需要讀取5個磁盤塊

結論一

通過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）查詢效率比非主鍵索引查詢效率更高。如果能使用主鍵查找的，就盡量使用主鍵索引進行查找。

結論二

從上面圖中我們還可以分析得出以下結論：
主鍵定義的長度越小，二級索引的大小就越小，這樣每個磁盤塊存儲的索引數據越多，查詢效率就越高。

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總結

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內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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