# MySQL主键与聚簇索引
在数据库的设计和实现中，索引的使用可以显著提高查询效率，而在众多索引类型中，聚簇索引是一个尤其重要的概念。在MySQL中，主键默认就是聚簇索引，这一特性对数据库的性能和设计具有重大影响。本文将带您深入理解MySQL主键和聚簇索引的关系，并提供代码示例，饼状图和序列图来增强理解。
## 什么是主键？
主键是数据库表中的一个字段或多个字段的组合，其唯一性用来标识每一
前言索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。1. 索引的分类在一个表中，主键索引只能有一个，唯一索引可以有多个。 [1] 数据库索引可以分为聚簇索引和非聚簇索引两种，聚簇索引是根据存放的物理位置为顺序的，而非聚簇索引就不一样； 聚簇索引能提高多行检索的速度，而非聚簇索引对于单行检索很快。 [2] 根据数据库的功能，设计索引可以有: 唯一索引，主键
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2023-11-20 11:34:27
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MySQL的InnoDB索引数据结构是B+树，主键索引叶子节点的值存储的就是MySQL的数据行，普通索引的叶子节点的值存储的是主键值，这是了解聚簇索引和非聚簇索引的前提什么是聚簇索引？很简单记住一句话：找到了索引就找到了需要的数据，那么这个索引就是聚簇索引，所以主键就是聚簇索引，修改聚簇索引其实就是修改主键。什么是非聚簇索引？索引的存储和数据的存储是分离的，也就是说找到了索引但没找到数据，需要根据
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2023-06-10 12:21:58
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聚簇，其实是相对于InnoDB这个数据库引擎来说的，因此在将聚簇索引的时候，我们通过InnoDB和MyISAM这两个MySQL的数据库引擎展开。InnoDB和MyISAM的数据分布对比CREATE TABLE test (col1 int NOT NULL,col2 int NOT NULL,PRIMARY KEY(col1),KEY(col2));首先通过以上SQL语句创建出一个表格，其中col
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2023-08-28 17:41:57
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目录1.聚簇索引和非聚簇索引的概念2.两者详细介绍2.1 聚簇索引2.2 非聚簇索引3. 两者的区别3.1 数据存储方式3.2 二级索引查询1.聚簇索引和非聚簇索引的概念 数据库表的索引从数据存储方式上可以分为聚簇索引和非聚簇索引两种。“聚簇”的意思是数据行被按照一定顺序一个个紧密地排列在一起存储。我们熟悉的InnoDB和MyISAM两大引擎，InnoDB的默认数据
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2023-12-06 20:05:16
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MySQL中的索引分为两种主要类型：聚簇索引（Clustered Index）和非聚簇索引（Non-clustered Index）。这两种索引的主要区别在于它们如何组织数据和索引的方式。聚簇索引（Clustered Index）聚簇索引决定了数据行的物理存储顺序。也就是说，表中的数据行实际上按照聚簇索引的键值顺序存储在磁盘上。在InnoDB存储引擎中，每个表只能有一个聚簇索引，通常默认情况下，它
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2024-06-27 22:13:00
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通常情况下，建立索引是加快查询速度的有效手段。但索引不是万能的，靠索 引并不能实现对所有数据的快速存取。事实上，如果索引策略和数据检索需求严重不符的话，建立索引反而会降低查询性能。因此在实际使用当中，应该充分考虑到 索引的开销，包括磁盘空间的开销及处理开销（如资源竞争和加锁）。例如，如果数据频繁的更新或删加，就不宜建立索引。本文简要讨论一下聚簇索引的特点及其与非聚簇索引的区别。1. 建立索引：在S
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2023-08-02 09:12:33
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数据结构聚簇索引数据聚合：聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。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。唯一性：当表有聚簇索引时，它的数据行实际上存放在索引的叶子页中，术语"聚簇"表示数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起。因为无法同时把数据行存放在两个不同的地方，所以一个表只能有一个聚簇索引。叶子节点：主键值，事务ID，用于事务和MVCC的回滚指针
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2023-08-14 11:17:43
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# MySQL聚簇索引和非聚簇索引实现指南
## 一、概述
在数据库管理中，索引是提高数据库查询性能的关键。MySQL支持两种主要的索引方式：聚簇索引和非聚簇索引。本文将详细介绍如何在MySQL中实现这两种索引，并附上相关的代码示例和图表展示。
## 二、流程概述
以下是实现聚簇索引和非聚簇索引的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 创建测试数据库 |
|
原创
2024-10-05 03:16:48
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1.聚簇索引和非聚簇索引索引是用来提高数据库性能的，用于快速找出某个列中有一特定值的行，如果不使用索引，MySQL必须从第1条记录开始读完整个表直到找出相关的行，表越大，花费的时间越多，如果表中查询的列有一个索引，MySQL能快速到达一个位置去搜索数据文件，没有必要看全部数据，这对性能将有极大的提升。再用一道数据题来理解：如果表中的一条记录在磁盘上占用 1000字节的话，我们对其中10字节的一个字
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2023-10-31 19:56:32
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聚簇索引和非聚簇索引（一）两者区别简单概括：聚集索引就是以主键创建的索引,将数据存储与索引放到了一块
原创
2022-07-04 17:10:52
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聚簇索引数据库表的索引从数据存储方式上可以分为聚簇索引和非聚簇索引（又叫二级索引）两种。Innodb的聚簇索引在同一个B-Tree中保存了索引列和具体的数据，在聚簇索引中，实际的数据保存在叶子页中，中间的节点页保存指向下一层页面的指针。“聚簇”的意思是数据行被按照一定顺序一个个紧密地排列在一起存储。一个表只能有一个聚簇索引，因为在一个表中数据的存放方式只有一种。一般来说，将通过主键作为聚簇索引的索
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2024-01-05 11:01:17
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[数据库系统内幕]这本书中对聚簇索引的：如果数据记录的顺序遵循搜索键的顺序，则这种索引称为“聚集簇索引”。书中还详细讲解到：聚簇索引中的数据记录，通常与索引存储于同一个文件中，有时也存放在单独的聚簇文件中，
原创
2021-09-28 11:50:50
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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MyS
原创
2024-01-02 10:42:38
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MYSQL性能调优: 对聚簇索引和非聚簇索引的认识 时间 2017-03-17 19:25:22 聚簇索引是对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一个或多个列的值排序的算法。特点是存储数据的顺序和索引顺序一致。一般情况下主键会默认创建聚簇索引，且一张表只允许存在一个聚簇索引。在《数据库原理》一书中是这么解释聚簇索引和非聚簇索引的区别的：聚簇索引的叶子节点就是数据节点，而非聚簇
一、聚簇索引定义： 并不是一种单独索引类型，而是一种数据存储方式。聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序，而对非聚簇索引的索引顺序与数据物理排列顺序无关。举例来说，你翻到新华字典的汉字“爬”那一页就是P开头的部分，这就是物理存储顺序（聚簇索引）；而不用你到目录，找到汉字“爬”所在的页码，然后根据页码找到这个字（非聚簇索引）。具体的细节依赖于其实现方式，但InnoDB的聚簇索引实际上在用一个结构中保存
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2023-10-23 08:51:26
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# MySQL 聚簇索引和非聚簇索引
## 简介
在MySQL中，索引是一种用于提高查询性能的数据结构。根据存储方式的不同，索引可以分为聚簇索引和非聚簇索引。本文将详细介绍这两种索引的特点、用法以及如何选择合适的索引来优化查询性能。
## 聚簇索引
### 定义
在MySQL中，聚簇索引是按照索引列的顺序来组织表中的数据的一种索引结构。每个表只能有一个聚簇索引，一般是按照主键来创建。
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原创
2023-08-17 04:46:16
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# MySQL聚簇索引和非聚簇索引
在MySQL数据库中，索引是一种用于提高查询性能的数据结构。当我们查询数据库中的数据时，使用索引可以快速定位到所需的数据，而不必扫描整个数据表。在MySQL中，聚簇索引和非聚簇索引是两种常用的索引类型。
## 聚簇索引
聚簇索引是一种特殊的索引类型，它决定了数据表中数据的物理存储顺序。每个数据表只能有一个聚簇索引，因为数据表的数据只能按照一种方式进行排序和
原创
2023-07-26 00:39:53
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一、深入浅出理解索引结构 实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别： 其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地
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2023-11-10 10:38:02
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总结：InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，聚簇索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树，同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据，也将聚集索引的叶子节点称为数据页。这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的一部分；一般建表会用一个自增主键做聚簇索引，没有的话MySQL会默认创建，但是这个主键如果更改代价较高，故建表时要考虑自增ID不能频繁update这点。我们日常工作
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2024-03-30 23:03:33
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