参考文档:
索引的基本操作 & 简单优化:https://www.cnblogs.com/zz-tt/p/6609828.html
聚簇索引vs非聚簇索引:https://www.cnblogs.com/qlqwjy/p/7770580.html
expain详解:https://www.cnblogs.com/gomysql/p/3720123.html
show full processlist:https://www.cnblogs.com/edgedance/p/6979630.html

聚簇索引和非聚簇索引
存储特点

聚簇索引:表数据按照索引的顺序来存储的,也就是说索引项的顺序与表中记录的物理顺序一致。对于聚簇索引,叶子结点即存储了真实的数据行,不再有另外单独的数据页。 在一张表上最多只能创建一个聚集索引,因为真实数据的物理顺序只能有一种。主键缺省使用它
非聚簇索引:表数据存储顺序与索引顺序无关。对于非聚集索引,叶结点包含索引字段值及指向数据页数据行的逻辑指针,其行数量与数据表行数据量一致。一个表可以有多个非聚簇索引
总结一下:聚集索引是一种稀疏索引,数据页上一级的索引页存储的是页指针,而不是行指针。而对于非聚簇索引,则是密集索引,在数据页的上一级索引页它为每一个数据行存储一条索引记录

更新表数据

向表中插入新数据行

如果一张表没有聚集索引,那么它被称为“堆集”(Heap)。这样的表中的数据行没有特定的顺序,所有的新行将被添加到表的末尾位置                                                     而建立了聚簇索引的数据表则不同:最简单的情况下,插入操作根据索引找到对应的数据页,然后通过挪动已有的记录为新数据腾出空间,最后插入数据。如果数据页已满,则需要拆分数据页,调整索引指针(且如果表还有非聚集索引,还需要更新这些索引指向新的数据页)。而类似于自增列为聚集索引的,数据库系统可能并不拆分数据页,而只是简单的新添数据页。

从表中删除数据行

删除行将导致其下方的数据行向上移动以填充删除记录造成的空白。如果删除的行是该数据页中的最后一行,那么该数据页将被回收,相应的索 引页中的记录将被删除。对于数据的删除操作,可能导致索引页中仅有一条记录,这时,该记录可能会被移至邻近的索引页中,原索引页将被回收,即所谓的“索引 合并”。
聚簇索引确定表中数据的物理顺序。聚簇索引类似于电话簿,后者按姓氏排列数据。由于聚簇索引规定数据在表中的物理存储顺序,因此一个表只能包含一个聚簇索引。但该索引可以包含多个列(组合索引),就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。汉语字典也是聚簇索引的典型应用, 在汉语字典里,索引项是字母+声调,字典正文也是按照先字母再声调的顺序排列。
聚簇索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚簇索引找到包含第一个值的行后,便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。例如,如果应用程序执行的一个查询经常检索某一日期范围内的记录,则使用聚集索引可以迅速找到包含开始日期的行,然后检索表中所有相邻的行,直到到达结束日期。这样有助于提高此类查询的性能。同样,如果对从表中检索的数据进行排序时经常要用到某一列,则可以将该表在该列上聚簇(物理排序),避免每次查询该列时都进行排序,从而节省成本

建立聚簇索引的思想

1)大多数表都应该有聚簇索引或使用分区来降低对表尾页的竞争,在一个高事务的环境中,对最后一页的封锁严重影响系统的吞吐量
2)在聚簇索引下,数据在物理上按顺序排在数据页上,重复值也排在一起,因而在那些包含范围检查 (between、<、<=、>、>=)或使用group by或orderby的查询时,一旦找到具有范围中第一个键值的行,具有后续索引值的行保证物理上毗连在一起而不必进一步搜索,避免了大范围扫描,可以大大提高查询速度
3)在一个频繁发生插入操作的表上建立聚簇索引时,不要建在具有单调上升值的列(如IDENTITY)上,否则会经常引起封锁冲突
4)在聚簇索引中不要包含经常修改的列,因为码值修改后,数据行必须移动到新的位置
5)选择聚簇索引应基于where子句和连接操作的类型

稠密索引 & 稀疏索引

稠密索引:每个索引键值都对应有一个索引项

稀疏索引:相对于稠密索引,稀疏索引只为某些搜索码值建立索引记录;在搜索时,找到其最大的搜索码值小于或等于所查找记录的搜索码值的索引项,然后从该记录开始向后顺序查询直到找到为止

稠密索引能够比稀疏索引更快的定位一条记录。但是,稀疏索引相比于稠密索引的优点是:它所占空间更小,且插入和删除时的维护开销也小

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