14.8.9 Clustered and Secondary Indexes

每个InnoDB 表有一个特殊的索引称为 clustered index 用于存储数据。

通常, clustered index 是主键的同义词。

为了使查询得到最好的性能,插入, 和其他数据库操作,你必须了解 InnoDB如何使用 clustered index 

来优化最创建的查询和DML操作对于每个表

1. 当你定义一个主键在你的表上, InnoDB 使用它作为clustered index.

定义一个主键对于每个你创建的表, 如果没有逻辑唯一或者非空列或者列的集合,增加一个新的自增列,

自增列的值会自动填充

2.如果你没有定义一个主键对于你的表, MySQL 定位第一个唯一索引 索引所有的列是NOT NULL 

InnoDB 使用它作为 clustered index. 

3.如果 table 没有主键索引或者合适的唯一索引,InnoDB 内部生成一个隐藏的 clustered index

在一个合成的列 包含row ID 值。

记录是按ID排序 InnoDB 分配给记录在这个表里。

 row ID 是一个6字节的字段 自动增加当新行插入时。因此, 激励安row ID排序是按物理插入的顺序

 Clustered Index 如何加速查询:

访问一个记录通过clustered index 是快速的因为 index 搜索直接指向page有所有的记录数据。

如果一个表是大的,clustered index 结构通常节省一个磁盘I/O操作当比较存储组织 存储记录使用一个不同的页

Secondary Indexes 和 Clustered Index的关系:

所有的索引除了 clustered index 都被称为secondary indexes.

在InnoDB, 每个记录在一个 secondary index 包含primary key columns 对于记录,

以及列指定用于secondary index. 

如果主键列是太长了, secondary indexes 使用更多的空间,因此一个短的主键是有优势的

14.8.9 Clustered and Secondary Indexes的更多相关文章

  1. 14.2.5.2 Clustered and Secondary Indexes

    14.2.5.2 Clustered and Secondary Indexes : 每个InnoDB 表 有一个特别的索引称为clustered index 行数据存储的地方. 典型的,cluste ...

  2. Clustered and Secondary Indexes

    Clustered and Secondary Indexes secondary index A type of InnoDB index that represents a subset of t ...

  3. 在InnoDB,记录在 non-clustered indexes(也被称为secondary indexes) 包含了主键值

    In InnoDB, the records in non-clustered indexes (also called secondary indexes) contain the primary ...

  4. 14.2.5.6 Adaptive Hash Indexes 自适应Hash Indexes

    14.2.5.6 Adaptive Hash Indexes 自适应Hash Indexes adaptive hash index(AHI) 让InnoDB 执行更加像在一个内存数据库里在, 在不牺 ...

  5. Clustered和Nonclustered Indexes 各自得特点和区别及长短处

    1 簇索引 簇索引对表的物理数据页中的数据按列进行排序然后再重新存储到磁盘上即簇索 引与数据是混为一体的它的叶节点中存储的是实际的数据由于簇索引对表中的数据一 一进行了排序因此用簇索引查找数据很快但由 ...

  6. 13.1.17 CREATE TABLE Syntax

    13.1.17 CREATE TABLE Syntax 13.1.17.1 CREATE TABLE ... LIKE Syntax 13.1.17.2 CREATE TABLE ... SELECT ...

  7. Mysql锁(翻译)

    内容主要是对mysql文档的翻译. 1. shared(s) 共享锁2. exclusive(x) 排它锁 innodb的s锁和x锁是行级锁.事务T1获得s锁,事务T2仍然可以获得s锁.事务T1获得x ...

  8. InnoDB On-Disk Structures(二)--Indexes (转载)

    转载.节选于 https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-indexes.html This section covers topics relate ...

  9. MySQL 加锁处理分析

    1    背景    1 1.1    MVCC:Snapshot Read vs Current Read    2 1.2    Cluster Index:聚簇索引    3 1.3    2P ...

随机推荐

  1. json <--->List集合,实体类 之间的相互转换

    json所依赖的jar包http://files.cnblogs.com/files/wenjie123/json_jar%E5%8C%85.rar package com.hp.svse; impo ...

  2. c# PadLeft,PadRight用法

    补位 string str = "100"; str.PadLeft(5,'0') 输出:00100 str.PadRight(5, '0') 输出:10000

  3. web程序记录当前在线人数

    在页面上显示当前在线人数 效果: 1.Global.asax文件: <%@ Application Language="C#" %><%@ Import Name ...

  4. PHP之APC缓存详细介绍

    1.APC缓存简介 APC,全称是Alternative PHP Cache,官方翻译叫"可选PHP缓存".它为我们提供了缓存和优化PHP的中间代码的框架. APC的缓存分两部分: ...

  5. 消息中间件MQ基础理论知识

    欢迎转载,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/lidabnu/p/5723280.html 消息中间件已经流行很长时间,一般情况下,不需要自己来从头研发.设计消息中间件,所以 ...

  6. A题笔记(9)

    No.2283 No.1387 vector<vector<char> > before, after; 可以创建一个容器的容器,注意 char 后的两个 “>” ,之间 ...

  7. C# 处理图像三种方法对比

    C#本身自带有一定的图像处理能力,即使在不依赖Emgu CV的情况下,也是有很大的潜质的. 不过,最近在处理大量图片时,发现图片数量较少时,处理本身所带来的延时不会让人敏感,但是数量较大时,程序花费大 ...

  8. gulp + browserSync 一起提高前端开发效率吧!

    前端开发的时候,每次修改代码后,要移动鼠标到浏览器选中再刷新查看效果,不知觉间我们的加班的时间又增加了0.5s, 真是罪孽!所以在使用gulp之后,就一直对能自动监听文件刷新页面的browserSyn ...

  9. USACO 2.2 Party Lamps 派对灯 (lamps)

    题目描述 在IOI98的节日宴会上,我们有N(10<=N<=100)盏彩色灯,他们分别从1到N被标上号码.这些灯都连接到四个按钮: 按钮1:当按下此按钮,将改变所有的灯:本来亮着的灯就熄灭 ...

  10. hibernate面试笔记

    Hibernate使用Java 反射机制 而不是字节码增强程序来实现透明性 如果JDBC代码写的完美,优化做好,那么JDBC效率是最高的.但是,实际开发中非常不现实,对程序员要求太高.一般情况下,hi ...