mysql聚簇索引和非聚簇索引，聚簇索引和聚集索引一样吗

大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下mysql聚簇索引和非聚簇索引的问题，以及和聚簇索引和聚集索引一样吗的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

innodb和myisam的区别

InnoDB和MyISAM是MySQL中两种不同的表存储引擎，它们在数据处理及特点上有以下区别：

1.事务支持：InnoDB引擎支持事务，而MyISAM引擎不支持。因此，当需要实现事务支持的数据存储时，应该选择InnoDB。

2.行锁定和表锁定：InnoDB使用行锁定（row-levellocking）和表锁定（table-levellocking）来提高数据处理效率。MyISAM只支持表锁定而不支持行锁定，因此在并发访问量比较大的情况下，MyISAM性能较差。

3.外键支持：InnoDB支持外键约束，而MyISAM不支持。外键是提高表与表之间关系数据完整性的重要手段，如果需要实现关系型数据库的约束功能，应选择InnoDB引擎。

4.查询速度：在处理大量数据时，MyISAM的查询速度比InnoDB快，但InnoDB可以处理更高的并发访问量，并行访问更多的数据。

5.索引方式：MyISAM采用B+树索引，InnoDB采用聚簇索引，这意味着MyISAM可以更快地查询块状数据，但在数据写入和更新时速度较慢。

需要注意的是，在MySQL5.5之前，MyISAM是默认的存储引擎，而在MySQL5.5之后，InnoDB成为了默认的存储引擎。在选择使用哪种存储引擎时，应该根据自己的应用场景和需求来考虑，并合理配置相应的参数，以获得更好的数据库性能。

mysql非聚簇索引和oracle 非聚簇索引

mysql非聚簇索引

数据存储和索引分开放，索引结构的叶子节点指向了数据的对应行，myisam通过key_buffer把索引先缓存到内存中，当需要访问数据时（通过索引访问数据），在内存中直接搜索索引，然后通过索引找到磁盘相应数据，这也就是为什么索引不在keybuffer命中时，速度慢的原因（磁盘IO）。

oracle非聚集索引:

表数据存储顺序与索引顺序无关。对于非聚集索引，叶结点包含索引字段值及指向数据页数据行的逻辑指针，其行数量与数据表行数据量一致

建立索引时要考虑哪些不利因素

建立索引时要考虑的不利因素有：

1、创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加；

2、索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大，如果非聚集索引很多，一旦聚集索引改变，那么所有非聚集索引都会跟着变；

3、当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，一旦一个数据改变，并且改变的列比较多，可能会引起好几个索引跟着改变，这样就降低了数据的维护速度。

4、每个索引都有统计信息，索引越多统计信息越多，过多索引会导致优化器优化过程需要评估的组合增多。创建索引的时候，应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。

MySQL是如何利用索引的

什么是索引？

索引是数据库快速找到记录行的一种数据结构，类似我们看书时的目录，它是良好性能的关键因素。尤其是表中的数据量越来越大时，如果索引使用不当，会严重影响性能。索引也是最常见的数据库优化手段，它能轻易的将查询性能提高好几个量级。

MySQL索引类型？

mysql索引数据是存储在存储引擎中的，所以不同存储引擎中索引的工作方式并不一样。

B-Tree索引：基于B+树（一种多叉搜索数树）来实现的索引类型，一般也是使用的最多的索引类型，之所以选择B+树而不是其他数据结构，是因为B+树在查询时间复杂度可以维持在O(logn)的级别上，由于B+的矮胖（从根节点到叶子节点的距离可以维持在较小范围）特性减少磁盘IO次数、数据只存在叶子节点中并且按顺序存储也可以支持快速的范围查询，这是其他结构无法满足的！

B+索引中值是按顺序存储的，叶子节点到根节点的距离都相同，从B+树的根节点开始往下查找，节点存储了指向叶子节点的指针，通过将要查找的值和每个节点值比较后，一层层定位到最终的叶子结点上，叶子节点存储的就是行数据、指针或主键。

假如我们索引列是：

key（lastname（姓）,firstname（名）,born），可以使用B+树索引的查询类型包括：全键值、键值范围、键前缀查找，其中键前缀只适用于最左前缀查找：

全值匹配：指的是和索引中所有的列进行匹配，如可以找到姓名为：Cuba（名）Allen(姓)、生于1988-10-04的人，如wherelastname=‘Allen’andfirstname=‘Cuba’andborn='1988-10-04'匹配最左前缀：可以查找姓为Allen的人，如wherelastname=‘Allen’匹配列前缀：也可以匹配某一列的值的开头部分，如wherelastnamelike‘A%’或者wherefirstnamelike‘M%’匹配范围：可以匹配姓在Allen和Bill之间的人精确匹配某一列并匹配另外一列：查找所有姓为Allen、并且名字是以M开头的人，如wherelastname=‘Allen’andfirstnamelike‘M%’访问索引数据：这种查询只需要访问索引本身就行了，不需要访问数据行，也就是常说的索引覆盖，举个例子：如果只需要找到姓为Allen的人的名称，而不需要这个人其他的信息，名称就存在与索引中，不需要再去数据行中查找数据了。

这里需要注意的是叶子节点存什么类型数据不同的存储引擎还不一样，在MyISAM中叶子节点存储的是数据物理位置（指针），而InnoDB使用B+结构存储的是原始数据或主键，也就是我们常说的聚簇索引，它存储的是原始全量数据、键值，聚簇索引指的是一种数据索引组织形式，它将数据和索引聚集在一起所以叫聚簇，它本身并不是一种索引类型。

一般InnoDB查找过程为从辅助索引上开始查找到数据主键，然后在主键索引中用主键再次查找，最后再找到数据，虽然多了一次查找过程，但更新数据不会导致聚簇索引频繁变化。而在MyISAM中不需要2次索引查找，因为叶子节点存储的是数据的物理地址可以直接定位，虽然查询看似简单了，但是物理地址会因为数据频繁变更而发生变化。

假设有以下数据：

InnoDB（聚簇索引）数据查找过程：

MyISAM（非聚簇索引结构）数据查找过程：

哈希索引：基于哈希表来实现的索引类型，如果存在哈希冲突，索引会使用链表来存放多个记录到一个哈希桶中。举个例子：如果存在以下索引keyUSINGHASH（firstname），哈希索引会使用哈希函数计算出firstname列的哈希值作为key，并将行指针作为value存储，当使用=、IN（）、<=>操作时，先计算出sql语句操作查找值的哈希值，并使用其来查找哈希表对应的行指针，从而返回数据。

这里需要注意是：

哈希索引只存储哈希值和行指针，索引索引本身没有行数据，也就没有所谓的索引覆盖。哈希索引没有按哈希值的顺序排列，所有不支持排序操作。不支持部分索引列的匹配，哈希索引使用你指定的全部列来计算哈希值，列入（A，B）如果查询只有列A，则索引无发匹配。哈希索引只支持等值比较（=、in(),<=>）。哈希冲突较高时，查找效率就变成了链表，复杂度从O（1）变为O（n）。

空间数据索引：MyISAM支持空间索引可以用来存储地理数据。必须使用GIS相关函数如MBRCONUNTAINS（）来维护数据，因为本身mysql对GIS的支持下不完善，这中特性使用很少。

全文索引：这是一种特殊类型的索引，他查找的是索引列中文本的关键词，而不是比较索引值，全文索引的使用要注意列的文本大小和数据量，它的匹配方式类似于搜索引擎。

索引的优缺点？大大减少了服务器扫描表的数据量。避免不必要的排序和临时表。将随机IO变为顺序IO。对于非常小的表，全表扫描可能比索引更快，对于中型数据量表，索引将会非常有效，对于TB级别的表来说，索引的维护和效果可能没有我们想象的那样好，这是可以使用表分区、业务拆分表和分库等技术。常见的索引优化方式及注意事项？不要把索引的列纳入表达式，也不能是函数参数，如whereaid+1=5、whereto_days（col）<=10.选择重复性较低的列建索引，重复性较高会导致索引失效，全表扫描。多列索引中很多常见的错误是，喜欢为每个列创建独立索引，实际上这是错误的！要选择合适的顺序和列来合并索引，来看个简单例子：

表数据为：

分别建2个独立索引：inx_name,inx_company：

现在执行以下语句：

SELECT*fromtuserwhere`name`='22'orcompany='bb'

结果显示并没有使用索引来查询数据：

现在加一个多列索引：inx_name_company

执行同样的sql显示使用了多列索引：

不要在大文本字段建全量索引，这会然导致索引数据较大，查询较慢，可以建一个前缀索引，例如

//在city列上取前7个字符作为索引mysql>altertabledemoaddkey(city(7))

这是一种使索引更小，更快的方法，但缺点是无法使用缀索引orderby或groupby

mysql主键索引和唯一索引的区别

1.主键是一种约束，唯一索引是一种索引，两者在本质上是不同的；2.一张表只能有一个主键，但可以创建多个唯一索引；3.主键创建后一定包含一个唯一索引，唯一索引并一定是主键；4.主键不能为null，唯一索引可以为null；5.主键可以做为外键，唯一索引不行；

主键列在创建时，已经默认为非空值+唯一索引了。

主键更适合那些不容易更改的唯一标识，如自动递增列、身份证号等。

在RBO模式下，主键的执行计划优先级要高于唯一索引。两者可以提高查询的速度。

为什么myisam是非聚簇索引

你好，MyISAM是非聚簇索引的原因主要有以下几点。

首先，MyISAM存储引擎不支持事务，如果使用聚簇索引，则在单个事务中更新一个记录时必须按页锁定。

其次，MyISAM存储引擎通常用于一些读多写少的情况，此时使用聚簇索引反而会降低性能。最后，MyISAM使用非聚簇索引的额外好处是，可以从任意位置开始扫描索引，不一定要从第一个索引开始。但是，也需要注意到MyISAM使用非聚簇索引的缺点，例如无法利用硬件缓存和磁盘预读取来高效读取数据。

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