MySQL 聚簇索引&&二級索引&&輔助索引

MySQL非聚簇索引&&二級索引&&輔助索引

mysql中每一個表都有一個聚簇索引（clustered index ），除此以外的表上的每一個非聚簇索引都是二級索引，又叫輔助索引（secondary indexes）。

以InnoDB來講，每一個InnoDB表具備一個特殊的索引稱爲彙集索引。若是您的表上定義有主鍵，該主鍵索引是彙集索引。若是你不定義爲您的表的主鍵時，MySQL取第一個惟一索引（unique）並且只含非空列（NOT NULL）做爲主鍵，InnoDB使用它做爲彙集索引。若是沒有這樣的列，InnoDB就本身產生一個這樣的ID值，它有六個字節，並且是隱藏的，使其做爲聚簇索引。

聚簇索引和彙集索引(Clustered Index)

提及索引，不能不說B+樹。

引用：http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html

MySQL官方對索引的定義爲：索引（Index）是幫助MySQL高效獲取數據的數據結構。提取句子主幹，就能夠獲得索引的本質：索引是數據結構。

咱們知道，數據庫查詢是數據庫的最主要功能之一。咱們都但願查詢數據的速度能儘量的快，所以數據庫系統的設計者會從查詢算法的角度進行優化。最基本的查詢算法固然是順序查找（linear search），這種複雜度爲O(n)的算法在數據量很大時顯然是糟糕的，好在計算機科學的發展提供了不少更優秀的查找算法，例如二分查找（binary search），二叉樹查找（binary tree search）等。若是稍微分析一下會發現，每種查找算法都只能應用於特定的數據結構之上，例如二分查找要求被檢索數據有序，而二叉樹查找只能應用於二叉查找樹上，可是數據自己的組織結構不可能徹底知足各類數據結構（例如，理論上不可能同時將兩列都按順序進行組織），因此，在數據以外，數據庫系統還維護着知足特定查找算法的數據結構，這些數據結構以某種方式引用（指向）數據，這樣就能夠在這些數據結構上實現高級查找算法。這種數據結構，就是索引。

MySQL就廣泛使用B+Tree實現其索引結構。

聚簇索引並非一種單獨的索引類型，而是一種數據存儲方式。具體的細節依賴於其實現方式，但InnoDB的聚簇索引實際上在同一個結構中保存了B-Tree索引和數據行。

當表有聚簇索引時，他的數據行實際上存放在索引的葉子頁（leaf page）中。術語 「聚簇」表示數據行和相鄰的鍵值緊湊地存儲在一塊兒（這並不是總成立）。

由於沒法同時把數據行存放在兩個不一樣的地方，索引一個表只能有一個聚簇索引。

注：葉子頁面包含完整的元組，而內節點頁面僅包含索引的列(索引的列爲整型)。一些DBMS容許用戶指定聚簇索引，可是MySQL的存儲引擎到目前爲止都不支持。InnoDB對主鍵創建聚簇索引。若是你不指定主鍵，InnoDB會用一個具備惟一且非空值的索引來代替。若是不存在這樣的索引，InnoDB會定義一個隱藏的主鍵，而後對其創建聚簇索引。通常來講，DBMS都會以聚簇索引的形式來存儲實際的數據，它是其它二級索引的基礎。

 

索引組織表(Index Organized Table, IOT) 

其實和聚簇索引說的是一個意思。

索引組織表（Index organized table, IOT）就是存儲在一個索引結構中的表。與堆組織表無序存儲不一樣的是，IOT中的數據按主鍵存儲和排序。

相比堆組織表，索引組織表可以節省一部分空間，由於使用堆組織表時，咱們必須爲表和表的主鍵上的索引分別留出空間。而IOT則能夠省去主鍵索引的開銷，由於數據就是按順序存儲的，能夠當作索引使。換句話說，若是你只會經過一個表的主鍵來訪問這個表，這個表就適合建立成索引組織表。

舉例：

 1.一個客戶有不少地址信息，客戶是一個表，客戶地址信息是另一個表。讀取一個客戶地址信息的時候，若是這個客戶的全部地址信息都存放在相鄰的地方，讀取速度就會快一些。這個時候，客戶地址信息表適合建立成IOT。

2. 常常查看一支股票的最近幾天的信息，股票信息通常是千萬級別的數據，若是可以把最近幾天的信息存放在一塊兒就會快不少。

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以下除主鍵外都是二級索引，或叫作輔助索引。

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有點亂。