索引的概念介绍: 1.聚集索引 聚集索引:指索引项的排序方式和表中数据记录排序方式一致的索引  也就是说聚集索引的顺序就是数据的物理存储顺序.它会根据聚集索引键的顺序来存储表中的数据,即对表的数据按索引键的顺序进行排序,然后重新存储到磁盘上.因为数据在物理存放时只能有一种排列方式,所以一个表只能有一个聚集索引. 比如字典中,用'拼音'查汉字,就是聚集索引.因为正文中字都是按照拼音排序的.而用'偏旁部首'查汉字,就是非聚集索引,因为正文中的字并不是按照偏旁部首排序的,我们通过检字表得到正文中的字在

转载: http://www.cnblogs.com/flashicp/archive/2007/05/08/739245.html 建立非聚集索引(vid不是主键) create index idx_test_vid on test(vid)  select COUNT(*) from Test 采用聚集索引 select COUNT(*)   from test with(index (pk_test_id))  删除主键,也就删除了聚集索引 alter table test drop co

其实对于非专业的数据库操作人员来讲,例如软件开发人员,在很大程度上都搞不清楚数据库索引的一些基本知识,有些是知其一不知其二,或者是知其然不知其所以然.造成这种情况的主要原因我觉的是行业原因,有很多公司都有自己的DBA团队,他们会帮助你优化SQL,开发人员即使不懂优化问题也不大,所以开发人员对这方面也就不会下太多功夫去了解SQL优化,但如果公司没有这样的DBA呢,就只能靠程序员自己了. 最近突然想起前一阵和一朋友的聊天,当时他问我的问题是一个非常普通的问题:说说SQL聚集索引和非聚集索引的区别.

最近突然想起前一阵和一朋友的聊天,当时他问我的问题是一个非常普通的问题:说说SQL聚集索引和非聚集索引的区别. AD:WOT2015 互联网运维与开发者大会 热销抢票 其实对于非专业的数据库操作人员来讲,例如软件开发人员,在很大程度上都搞不清楚数据库索引的一些基本知识,有些是知其一不知其二,或者是知其然不知其所以然.造成这种情况的主要原因我觉的是行业原因,有很多公司都有自己的DBA团队,他们会帮助你优化SQL,开发人员即使不懂优化问题也不大,所以开发人员对这方面也就不会下太多功夫去了解SQL优化

把原站信息经过筛选贴过来,用于自己备忘.原站:https://www.cnblogs.com/aspwebchh/p/6652855.html --------------------------------mysql执行计划关键字: explain---------------------------------------- 聚集索引: 给表上了主键,那么表在内存上的由整齐排列的结构转变成了树状结构,也就是「平衡树」结构,换句话说,就是整个表就变成了一个索引.没错, 再说一遍, 整个表变成了

cassandra的索引查询和排序 转自:http://zhaoyanblog.com/archives/499.html   cassandra的索引查询和排序 cassandra的查询虽然很弱,但是它也是支持索引和排序的,当然是简陋的查询,这一切都是为了追求性能的代价,所以要使用cassandra,你不能希望它完全适用你的逻辑,而是把你的逻辑设计的更适合cassandra. 第一:索引查询cassandra是支持创建二级索引的,索引可以创建在除了第一个主键之外所有的列上,当然有些类型除外,例

索引是我们经常使用的一种数据库搜索优化手段.适当的业务操作场景使用适当的索引方案可以显著的提升系统整体性能和用户体验.在Oracle中,索引有包括很多类型.不同类型的索引适应不同的系统环境和访问场景.其中,唯一性索引Unique Index是我们经常使用到的一种. 唯一性索引unique index和一般索引normal index最大的差异就是在索引列上增加了一层唯一约束.添加唯一性索引的数据列可以为空,但是只要存在数据值,就必须是唯一的. 那么,在使用唯一性索引时,同一般索引有什么差异呢?下

SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(下) 上篇主要说了聚集索引和简单介绍了一下非聚集索引,相信大家一定对聚集索引和非聚集索引开始有一点了解了. 这篇文章只是作为参考,里面的观点不一定正确 上篇的地址:SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(上) 下篇主要说非聚集索引 先上非聚集索引的结构图 先创建Department8表 --非聚集索引 USE [pratice] GO CREATE TABLE Department8( DepartmentID ,) NOT NULL

参考了多篇文章,分别记录,如下. 下面是第一篇的总结 http://www.jb51.net/article/76007.htm: 在MySQL中,InnoDB引擎表是(聚集)索引组织表(clustered index organize table),而MyISAM引擎表则是堆组织表(heap organize table). 聚集索引是一种索引组织形式,索引的键值逻辑顺序决定了表数据行的物理存储顺序: 而非聚集索引则就是普通索引了,仅仅只是对数据列创建相应的索引,不影响整个表的物理存储顺序.

索引是帮助mysql获取数据的数据结构.最常见的索引是Btree索引和Hash索引. 不同的引擎对于索引有不同的支持:Innodb和MyISAM默认的索引是Btree索引:而Mermory默认的索引是Hash索引. 我们在mysql中常用两种索引算法BTree和Hash,两种算法检索方式不一样,对查询的作用也不一样. 一.BTree BTree索引是最常用的mysql数据库索引算法,因为它不仅可以被用在=,>,>=,<,<=和between这些比较操作符上,而且还可以用于like操

转载自:https://www.cnblogs.com/hyd1213126/p/5828937.html 作者:爱不绝迹 (一)必读:深入浅出理解索引结构 实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录.微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引.簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引.非簇集索引).下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别: 其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引.比如,我

所有MySQL列类型可以被索引.根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度.所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节.大多数存储引擎有更高的限制. 索引的存储类型目前只有两种(btree和hash),具体和存储引擎模式相关:MyISAM btreeInnoDB btreeMEMORY/Heap hash,btree 默认情况MEMORY/Heap存储引擎使用hash索引 MySQL的btree索引和hash索引的区别hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引

索引是帮助mysql获取数据的数据结构.最常见的索引是Btree索引和Hash索引. 不同的引擎对于索引有不同的支持:Innodb和MyISAM默认的索引是Btree索引:而Mermory默认的索引是Hash索引. Hash索引 哈希索引包含以数组形式组织的 Bucket 集合. 哈希函数将索引键映射到哈希索引中对应的 Bucket. 下图展示映射到哈希索引中三个不同 Bucket 的三个索引键. 出于演示目的,哈希函数的名称为 f(x). 用于哈希索引的哈希函数具有以下特征: SQL Serv

微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引.簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引.非簇集索引)…… (一)深入浅出理解索引结构 实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录.微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引.簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引.非簇集索引).下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的

一.聚集索引和非聚集索引 聚集索引:类似字典的拼音目录.表中的数据按照聚集索引的规则来存储的.就像新华字典.整本字典是按照A-Z的顺序来排列.这也是一个表只能有一个聚集索引的原因.因为这个特点,具体索引应该建在那些经常需要order by,group by,按范围取值的列上.因为数据本身就是按照聚集索引的顺序存储的.不应该建在需要频繁修改的列上,因为聚集索引的每次改动都以为这表中数据的物理数据的一次重新排序.就想新华字典一样.聚集索引适合建立在大数据量但是小数目不同值的列上,就像新华字典有收录了

MySQL单列索引是我们使用MySQL数据库中经常会见到的,MySQL单列索引和组合索引的区别可能有很多人还不是十分的了解,下面就为您分析两者的主要区别,供您参考学习. 为了形象地对比两者,再建一个表: CREATE TABLE myIndex ( i_testID INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, vc_Name VARCHAR(50) NOT NULL, vc_City VARCHAR(50) NOT NULL, i_Age INT NOT NULL, i_Schoo

简述一下索引: 索引是数据库表中一列或多列的值进行排序的一种数据结构:索引分为聚集索引和非聚集索引,聚集索引查询类似书的目录,快速定位查找的数据,非聚集索引查询一般需要再次回表查询一次,如果不使用索引就会进行全表扫描:还有可以进行多字段组成联合索引,但是要符合最左匹配原则要求. 如果使用覆盖索引就可以不回表扫描. 索引类型:InnoDB引擎,默认B+树(O(logN)).Hash索引 B树索引 O(1) 1.由于底层是使用hash表,以key-value存储,无法直接通过索引查询,只选择一个数据

Mysql高级操作 索引概述: 索引是高效获取数据的数据结构 索引结构: B+Tree() Hash(不支持范围查询,精准匹配效率极高) 树的区别: 二叉树:可能产生不平衡,顺序数据可能会出现链表结构 平衡二叉树:插入需要自旋,性能根据层级而定,性能不稳定 b+tree: 主键聚簇叶子节点存放数据,非叶子节点存放索引, 二级索引非叶子节点存放索引,叶子节点存放主键 索引优缺点: 优点: 大大加快查询速度 使用分组和排序时候可以显著减少分组和排序时间 唯一索引可以保证字段唯一 可以加速表与表之间的

SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(上) 上篇主要说聚集索引 下篇的地址:SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(下) 由于本人还是SQLSERVER菜鸟一枚,加上一些实验的逻辑严谨性, 单写<SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(上)>就用了12个小时,两篇文章加起来最起码写了20个小时, 本人非常非常用心的努力完成这两篇文章,希望各位看官给点意见o(∩_∩)o 为了搞清楚索引内部工作原理和结构,真是千头万绪,这篇文章只是作为参考,里面的观点不一定正确 有

Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以

聚集索引.非聚集索引.非聚集唯一索引 我们都知道建立适当的索引能够提高查询速度,优化查询.先说明一下,无论是聚集索引还是非聚集索引都是B树结构. 聚集索引默认与主键相匹配,在设置主键时,SQL Server会默认在主键列创建聚集索引.但是可以手动更改为在任意一个列创建聚集索引,然后在另一个字段或多个字段上定义主键.这时主键将会被作为一个唯一的非聚集索引(唯一索引)被创建.通过指定NONCLUSTERED关键字就可以做到. CREATE TABLE MyTableKeyExample { Colu