MySQL 聚簇索引&&二级索引&&辅助索引

MySQL非聚簇索引&&二级索引&&辅助索引

mysql中每一个表都有一个聚簇索引（clustered index ），除此以外的表上的每一个非聚簇索引都是二级索引，又叫辅助索引（secondary indexes）。

以InnoDB来讲，每一个InnoDB表具备一个特殊的索引称为汇集索引。若是您的表上定义有主键，该主键索引是汇集索引。若是你不定义为您的表的主键时，MySQL取第一个惟一索引（unique）并且只含非空列（NOT NULL）做为主键，InnoDB使用它做为汇集索引。若是没有这样的列，InnoDB就本身产生一个这样的ID值，它有六个字节，并且是隐藏的，使其做为聚簇索引。

聚簇索引和汇集索引(Clustered Index)

提及索引，不能不说B+树。

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

MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就能够获得索引的本质：索引是数据结构。

咱们知道，数据库查询是数据库的最主要功能之一。咱们都但愿查询数据的速度能尽量的快，所以数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法固然是顺序查找（linear search），这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了不少更优秀的查找算法，例如二分查找（binary search），二叉树查找（binary tree search）等。若是稍微分析一下会发现，每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于二叉查找树上，可是数据自己的组织结构不可能彻底知足各类数据结构（例如，理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织），因此，在数据以外，数据库系统还维护着知足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就能够在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。

MySQL就广泛使用B+Tree实现其索引结构。

聚簇索引并非一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。具体的细节依赖于其实现方式，但InnoDB的聚簇索引实际上在同一个结构中保存了B-Tree索引和数据行。

当表有聚簇索引时，他的数据行实际上存放在索引的叶子页（leaf page）中。术语 “聚簇”表示数据行和相邻的键值紧凑地存储在一块儿（这并不是总成立）。

由于没法同时把数据行存放在两个不一样的地方，索引一个表只能有一个聚簇索引。

注：叶子页面包含完整的元组，而内节点页面仅包含索引的列(索引的列为整型)。一些DBMS容许用户指定聚簇索引，可是MySQL的存储引擎到目前为止都不支持。InnoDB对主键创建聚簇索引。若是你不指定主键，InnoDB会用一个具备惟一且非空值的索引来代替。若是不存在这样的索引，InnoDB会定义一个隐藏的主键，而后对其创建聚簇索引。通常来讲，DBMS都会以聚簇索引的形式来存储实际的数据，它是其它二级索引的基础。

 

索引组织表(Index Organized Table, IOT) 

其实和聚簇索引说的是一个意思。

索引组织表（Index organized table, IOT）就是存储在一个索引结构中的表。与堆组织表无序存储不一样的是，IOT中的数据按主键存储和排序。

相比堆组织表，索引组织表可以节省一部分空间，由于使用堆组织表时，咱们必须为表和表的主键上的索引分别留出空间。而IOT则能够省去主键索引的开销，由于数据就是按顺序存储的，能够当作索引使。换句话说，若是你只会经过一个表的主键来访问这个表，这个表就适合建立成索引组织表。

举例：

 1.一个客户有不少地址信息，客户是一个表，客户地址信息是另一个表。读取一个客户地址信息的时候，若是这个客户的全部地址信息都存放在相邻的地方，读取速度就会快一些。这个时候，客户地址信息表适合建立成IOT。

2. 常常查看一支股票的最近几天的信息，股票信息通常是千万级别的数据，若是可以把最近几天的信息存放在一块儿就会快不少。

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以下除主键外都是二级索引，或叫作辅助索引。

> show create table article ******************** 1. row *********************        Table: article Create Table: CREATE TABLE `article` (   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `title` varchar(255) NOT NULL,   `shortName` varchar(255) NOT NULL,   `authorId` int(11) NOT NULL,   `createTime` datetime NOT NULL,   `state` int(11) NOT NULL,   `totalView` int(11) DEFAULT NULL,   PRIMARY KEY (`id`),   UNIQUE KEY `idx_short_name_title` (`title`,`shortName`),   KEY `idx_author_id` (`authorId`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=6 DEFAULT CHARSET=latin1 1 rows in set

＝＝＝＝＝＝＝END＝＝＝＝＝＝＝

 

 

有点乱。