


Differenz zwischen Clustered Index und nicht klusterer Index (Sekund?rindex) in InnoDB.
Apr 02, 2025 pm 06:25 PMDie Differenz zwischen Cluster-Indexen und nicht klusterierten Indizes betr?gt: 1. Clustered Index speichert Datenzeilen in der Indexstruktur, die zum Abfragen nach Prim?rschlüssel und Reichweite geeignet ist. 2. Der nicht klusterte Index speichert Indexschlüsselwerte und -zeiger in Datenzeilen und ist für nicht-prim?re Schlüsselspaltenabfragen geeignet.
Einführung
Bei der Erforschung des Geheimnisses der InnoDB Storage Engine ist die Indexierung zweifellos ein Spitzenwert, den wir überwinden müssen. Heute werden wir uns mit den Unterschieden zwischen Cluster-Indizes und nicht klusterierten Indizes (nicht klusterer Index, auch als sekund?re Indizes, Indizes der zweiten Ebene) befinden. Dies ist nicht nur eine technologische Erforschung, sondern auch eine Kollision von Ideen zur Optimierung der Datenbankleistung. Durch das Lesen dieses Artikels beherrschen Sie die Kernunterschiede zwischen diesen beiden Indizes und k?nnen Ihre Datenbankstruktur besser gestalten und optimieren.
überprüfung des Grundwissens
In InnoDB ist die Indexierung der Schlüssel zur Datenbankleistungoptimierung. Indizes sind wie Bibliotheksbibliographie und helfen uns, die Informationen, die wir ben?tigen, schnell zu finden. Clustered-Indizes und nicht klusterierte Indizes sind zwei verschiedene Indextypen, und ihre Designkonzepte und -nutzungsszenarien haben ihre eigenen Vorteile.
Das grundlegende Konzept der Cluster -Indexierung besteht darin, Datenzeilen direkt in der Indexstruktur zu speichern, was bedeutet, dass der Index und die Daten eng miteinander verbunden sind. Ein nicht klusterer Index ist anders, er ist nur ein Zeiger auf eine Datenreihe, ?hnlich einer Bibliographie -Karte in einer Bibliothek, die auf ein aktuelles Buch hinweist.
Kernkonzept oder Funktionsanalyse
Definition und Funktion des Clustered -Index
Die Definition von Cluster -Indizes ist einfach und leistungsstark: Sie kombiniert Indexstrukturen und Datenzeilen, um eine vollst?ndige Speicherstruktur zu bilden. In InnoDB verfügt jede Tabelle über einen Cluster -Index, normalerweise einen Prim?rschlüssel. Wenn kein Prim?rschlüssel explizit definiert ist, w?hlt InnoDB einen eindeutigen Index als Clustered -Index aus oder erzeugt in extremen F?llen einen versteckten Cluster -Index.
Die Rolle von Cluster -Indizes ist offensichtlich: Die Abfrage- und Bereichsabfrage nach dem Prim?rschlüssel ist ?u?erst effizient. Da die Daten nach dem Prim?rschlüssel sortiert wurden, kann der Suchvorgang direkt auf dem Indexbaum ohne zus?tzliche Suchschritte ausgeführt werden.
Ein einfaches Cluster -Indexbeispiel:
Erstellen von Tabellenmitarbeitern ( Id int Prim?rschlüssel, Nennen Sie Varchar (100), Gehaltsdezimal (10, 2) ); - Clustered-Indizes werden automatisch im ID-Feld erstellt
Definition und Funktion des nicht klusterten Index
Nicht klusterierte Indizes sind flexibler, sodass wir Indizes in jeder Spalte der Tabelle erstellen k?nnen. Ein nicht klusterer Index enth?lt Indexschlüsselwerte und einen Zeiger auf eine Datenzeile, nicht auf die Daten selbst. Dies bedeutet, dass nichtklusterde Indexe mehrere haben k?nnen, w?hrend Cluster -Indizes nur einen haben k?nnen.
Die Rolle des nicht klusterten Index besteht darin, die Abfrageleistung nicht-prim?rer Schlüsselspalten zu verbessern. Wenn wir beispielsweise h?ufig Informationen basierend auf den Namen von Mitarbeitern abfragen, verbessert das Erstellen eines nicht klusterten Index im Feld name
die Effizienz der Abfrage erheblich.
Ein Beispiel für einen nicht klusterten Index:
Erstellen von Tabellenmitarbeitern ( Id int Prim?rschlüssel, Nennen Sie Varchar (100), Gehaltsdezimal (10, 2), INDEX IDX_NAME (Name) ); - Der nicht klusterte Index idx_name wird im Feld Name erstellt
Wie es funktioniert
Das Arbeitsprinzip der Cluster-Indexierung besteht darin, Daten über eine B-Tree-Struktur zu speichern, und die Indizes und Datenreihen werden kontinuierlich physikalisch gespeichert. Dies bedeutet, dass wir bei Reichweite Abfragen direkt über den Indexbaum fahren k?nnen und zus?tzliche E/A -Operationen vermeiden k?nnen.
Das Arbeitsprinzip der nicht klusterten Indizes ist komplexer. Es sucht zun?chst nach den passenden Index -Schlüsselwerten im Indexbaum und springt dann durch den Zeiger in die tats?chliche Datenzeile. Diese Methode fügt einen E/A-Betrieb hinzu, ist jedoch für nicht-prim?re Schlüsselanfragen immer noch sehr effizient.
Ein tiefes Verst?ndnis der Arbeitsprinzipien dieser beiden Indizes kann uns helfen, Datenbankstrukturen besser zu entwerfen und die Abfrageleistung zu optimieren.
Beispiel für die Nutzung
Grundnutzung von Cluster -Indizes
Die h?ufigste Verwendung von Cluster -Indizes besteht darin, nach Prim?rschlüssel abzufragen. Angenommen, wir suchen nach Mitarbeiterinformationen mit ID 100:
W?hlen Sie * von Mitarbeitern aus, wobei ID = 100;
Dies wird direkt auf dem Clustered -Index nachsehen, der sehr effizient ist.
Grundnutzung nicht klusterer Indizes
Die grundlegende Nutzung nicht klusterer Indizes besteht darin, durch Indexfelder abzufragen. Zum Beispiel m?chten wir einen Mitarbeiter namens "John Doe" finden:
W?hlen Sie * von Mitarbeitern aus, wobei Name = 'John Doe';
Dadurch wird zun?chst nach dem passenden name
im idx_name
-Index gesucht und dann die tats?chliche Datenzeile über den Zeiger ermittelt.
Erweiterte Verwendung
Die fortgeschrittene Verwendung von Cluster -Indizes umfasst Abfrage und Sortierung von Scope. Zum Beispiel m?chten wir Mitarbeiter mit Gehalt zwischen 5.000 und 10.000 finden:
W?hlen Sie * von Mitarbeitern aus, wobei das Gehalt zwischen 5000 und 10000 Bestellung durch ID bestellen;
Dadurch werden die Sortiermerkmale von Cluster -Indizes verwendet, um die Abfrageeffizienz zu verbessern.
Die erweiterte Verwendung von nicht klusterten Indizes umfasst Kombinationsindizes und überschreibindizes. Zum Beispiel erstellen wir einen zusammengesetzten Index auf name
und den salary
:
Erstellen index idx_name_salary über Mitarbeiter (Name, Gehalt);
Auf diese Weise k?nnen wir effiziente Abfragen nach Namen und Gehalt vornehmen:
W?hlen Sie * von Mitarbeitern aus, wobei Name = 'John Doe' und Gehalt> 5000;
H?ufige Fehler und Debugging -Tipps
H?ufige Fehler bei der Verwendung von Indizes umfassen:
- Unangemessene Indexspaltenauswahl führt zu einer schlechten Abfrageleistung.
- überbeanspruchung der Indizes erh?ht die Wartungskosten und den Overhead von Einfügen/Aktualisierungsvorg?ngen.
Zu den Debugging -F?higkeiten geh?ren:
- Verwenden Sie
EXPLAIN
Anweisung, um Abfragepl?ne zu analysieren und die Verwendung von Indizes zu verstehen. - überwachen Sie und passen Sie den Index regelm??ig an, um sicherzustellen, dass er gültig bleibt.
Leistungsoptimierung und Best Practices
In praktischen Anwendungen ist die Optimierung der Indexierung der Schlüssel zur Verbesserung der Datenbankleistung. Clustered-Indizes und nicht klusterische Indizes haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und wir müssen nach unseren spezifischen Gesch?ftsbedürfnissen w?hlen.
Der Vorteil von Clustered -Indizes ist die effiziente Reichweite und Sortierfunktionen, aber der Nachteil besteht darin, dass es nur einen Cluster -Index geben kann und eine unsachgem??e Auswahl zu Leistungs Engp?ssen führen kann. Der Vorteil nicht klusterer Indizes ist ihre Flexibilit?t und kann in jeder Spalte erstellt werden. Der Nachteil ist jedoch, dass zus?tzliche E/A -Vorg?nge hinzugefügt werden, die die Abfrageleistung beeinflussen k?nnen.
Zu den besten Verfahren geh?ren:
- W?hlen Sie den entsprechenden Prim?rschlüssel als Clustered-Index aus, normalerweise die automatische Inkrement-ID oder UUID.
- Erstellen Sie nicht klusterische Indizes für h?ufig abfragte Spalten, vermeiden Sie jedoch über Index.
- Verwalten und optimieren Sie den Index regelm??ig, um sicherzustellen, dass er gültig bleibt.
Indem wir die Unterschiede zwischen Clustered- und Nichtcluster -Indizes tief verstehen, k?nnen wir die Datenbankstrukturen besser entwerfen und optimieren und die Abfrageleistung verbessern. Dies ist nicht nur eine technologische Erforschung, sondern auch eine Kollision von Ideen zur Optimierung der Datenbankleistung. Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen neue Inspiration und Denken bringen.
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