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SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例, 一个好的索引的设计,可以让你的效率提高几十甚至几百倍。
SQL索引有两种,聚集索引和非聚集索引;
定义:数据行的物理顺序与列值(一般是主键的那一列)的逻辑顺序相同,一个表中只能拥有一个聚集索引。
单单从定义来看是不是显得有点抽象,
其实很简单,我们的sql数据库是行数据库,数据是一行一行存储的,而聚集索引是个特殊的索引,相当于这一行行记录的物理编号,描述这一行行数据的物理存储顺序。所以,一张表只会有一个聚集索引。
拿mysql来说,聚集索引通常是表的主键,若无主键则为表中第一个非空的唯一索引,还是没有就采用innodb存储引擎为每行数据内置的ROWID作为聚集索引。
再打个比方,
一个表就像是我们以前用的新华字典,聚集索引就像是拼音目录,而每个字存放的页码就是我们的数据物理地址,我们如果要查询一个“哇”字,我们只需要查询“哇”字对应在新华字典拼音目录对应的页码,就可以查询到对应的“哇”字所在的位置,而拼音目录对应的A-Z的字顺序,和新华字典实际存储的字的顺序A-Z也是一样的,如果我们中文新出了一个字,拼音开头第一个是B,那么他插入的时候也要按照拼音目录顺序插入到A字的后面,现在用一个简单的示意图来大概说明一下在数据库中的样子:
地址 | id | username | score |
---|---|---|---|
0x01 | 1 | 小明 | 90 |
0x02 | 2 | 小红 | 80 |
0x03 | 3 | 小华 | 92 |
.. | .. | .. | .. |
0xff | 256 | 小英 | 70 |
注:第一列的地址表示该行数据在磁盘中的物理地址,后面三列才是我们SQL里面用的表里的列,其中id是主键,建立了聚集索引。 |
结合上面的表格就可以理解这句话了吧:数据行的物理顺序与列值的顺序相同,如果我们查询id比较靠后的数据,那么这行数据的地址在磁盘中的物理地址也会比较靠后。而且由于物理排列方式与聚集索引的顺序相同,所以也就只能建立一个聚集索引了。
如果不创建索引,系统会自动创建一个隐含列作为表的聚集索引。
上图可以看出聚集索引的好处了,索引的叶子节点就是对应的数据节点(MySQL的MyISAM除外,此存储引擎的聚集索引和非聚集索引只多了个唯一约束,其他没什么区别),可以直接获取到对应的全部列的数据,而非聚集索引在索引没有覆盖到对应的列的时候需要进行二次查询,后面会详细讲。因此在查询方面,聚集索引的速度往往会更占优势。
定义:该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同,一个表中可以拥有多个非聚集索引。
其实按照定义,除了聚集索引以外的索引都是非聚集索引,只是人们想细分一下非聚集索引,分成普通索引,唯一索引,全文索引。如果非要把非聚集索引类比成现实生活中的东西,那么非聚集索引就像新华字典的偏旁字典,他结构顺序与实际存放顺序不一定一致。
非聚集索引的二次查询问题
非聚集索引叶节点仍然是索引节点,只是有一个指针指向对应的数据块,此如果使用非聚集索引查询,而查询列中包含了其他该索引没有覆盖的列,那么他还要进行第二次的查询,查询节点上对应的数据行的数据。
使用以下语句进行查询,不需要进行二次查询,直接就可以从非聚集索引的节点里面就可以获取到查询列的数据。
select id, username from t1 where username = '小明' select username from t1 where username = '小明'
但是使用以下语句进行查询,就需要二次的查询去获取原数据行的score:
select username, score from t1 where username = '小明'
小结:
使用聚集索引的查询效率要比非聚集索引的效率要高,但是如果需要频繁去改变聚集索引的值,写入性能并不高,因为需要移动对应数据的物理位置。
非聚集索引在查询的时候可以的话就避免二次查询,这样性能会大幅提升。
不是所有的表都适合建立索引,只有数据量大表才适合建立索引,且建立在选择性高的列上面性能会更好。
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