乐趣区

关于java:InnoDB学习八之-聚簇索引

jiezi

InnoDB 中，表数据文件自身就是以主键为索引的 B + 树，树的叶子节点寄存一条条表数据，此索引树被称为表的聚簇索引。聚簇索引也称为汇集索引，聚类索引，簇集索引，聚簇索引确定表中数据的物理程序。

InnoDB 聚簇索引

InnoDB 表主键

InnoDB 中每张表都会有一个主键，表中的每一行数据都是依照主键的程序在聚簇索引中存储的，InnoDB 中有两种形式确定一行数据的主键：

  • 显式申明：用户能够在建表的时候通过 primary key 关键字来申明主键列；
  • 惟一索引：如果用户没有申明主键列，那么 InnoDB 会应用第一个非空惟一列作为主键；
  • 主动生成：如果满足以上两种条件的列都不存在，那么 InnoDB 会将 RowId 作为主键；

聚簇索引示例

首先咱们在数据库中建设一张用户表，蕴含用户 ID、姓名、性别、年龄四个字段：

create table user_info
(
    id   int primary key,
    age  int not null,
    name varchar(16),
    sex  bool
)engine=InnoDB;

向数据库中插入如下数据：
用户 ID 1 2 3 4 5 6 7 8 9
姓名 陈尔 张散 李思 王舞 赵流 孙期 周跋 吴酒 郑史
性别 男 男 女 女 男 男 男 女 男
年龄 5 10 20 28 35 56 25 80 90

上述表中插入指定数据后，失去的聚簇索引构造如下所示：

能够看到，聚簇索引的叶子节点蕴含了所有数据，所以在须要查问某一行数据的所有列时，通过聚簇索引查问的效率最高。

非聚簇索引

InnoDB 中，除了聚簇索引以外，其余的索引都能够称为非聚簇索引，非聚簇索引的叶子节点寄存主键索引，而不是所有数据。通过非聚簇索引查找数据，其流程是先通过非聚簇索引查找到数据的主键，再通过主键查找对应的数据。

对于上文中的用户表，咱们略微批改一下建表语句，对用户的年龄增加索引：

create table user_info
(
    id   int primary key,
    age  int not null,
    name varchar(16),
    sex  bool,
    key(age)
)engine=InnoDB;

向表中插入和上文中雷同的数据，InnoDB 会为这张表生成两个索引树：用户 ID 对应的聚簇索引树和用户年龄对应的非聚簇索引树，其构造如下图所示。

从图中能够发现，聚簇索引和非聚簇索引最大的区别就是叶子节点寄存的内容，聚簇索引的叶子节点寄存了数据库一行中的所有数据，而非聚簇索引的叶子节点寄存了数据的主键。

大多数状况下，通过非聚簇索引查找到主键值后，还须要通过主键值去聚簇索引查找整行数据，从而获取到满足条件行的所有数据。所以非聚簇索引的查问速度总是会比聚簇索引的查问速度慢一些，日常开发中能应用聚簇索引应该尽量应用聚簇索引。

回表查问

所谓的回表查问，就是指通过非聚簇索引查问数据时，可能须要回到聚簇索引多查问一次数据的状况，对于上文中的数据，执行以下 SQL 语句，其查问过程如下图中的绿色门路所示。

从图中能够看到，在用户年龄的索引树的叶子节点中，蕴含了用户的主键 ID，因为咱们须要获取用户的所有信息，所以还须要依照用户的 ID 去聚簇索引查找用户的所有信息。

select * from user_info where age = 5;

笼罩索引

如果某次查问的过程中，查问须要的数据在非聚簇索引中就能够失去，那么就没有必要回到聚簇索引查问行所有的数据，这种状况称为笼罩索引。咱们能够把下面回表查问的 SQL 批改为：

select id from user_info where age = 5;

因为年龄索引树的叶子节点就蕴含了 ID 信息，所以 InnoDB 不须要回聚簇索引再次查问用户 ID，而是间接将年龄索引树中的 ID 返回。

本文最先公布至微信公众号，版权所有，禁止转载！

退出移动版