Jadual Kandungan
Pengenalan
Semak pengetahuan asas
Konsep teras atau analisis fungsi
Definisi dan Fungsi Indeks Berkelompok
Definisi dan Fungsi Indeks Nonclustered
Bagaimana ia berfungsi
Contoh penggunaan
Penggunaan asas indeks berkumpul
Penggunaan asas indeks yang tidak terkawal
Penggunaan lanjutan
Kesilapan biasa dan tip debugging
Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik
Rumah pangkalan data tutorial mysql Perbezaan antara indeks kluster dan indeks bukan clustered (indeks sekunder) di InnoDB.

Perbezaan antara indeks kluster dan indeks bukan clustered (indeks sekunder) di InnoDB.

Apr 02, 2025 pm 06:25 PM
Jenis indeks InnoDB索引

Perbezaan antara indeks kluster dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk diminta oleh kunci utama dan julat. 2. Indeks indeks yang tidak disediakan indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

Perbezaan antara indeks kluster dan indeks bukan clustered (indeks sekunder) di InnoDB.

Pengenalan

Apabila meneroka misteri enjin penyimpanan InnoDB, pengindeksan tidak diragukan lagi adalah puncak yang mesti diatasi. Hari ini, kita akan menggali perbezaan antara indeks berkumpul dan indeks bukan clustered (indeks bukan clustered, juga dikenali sebagai indeks sekunder, indeks peringkat kedua). Ini bukan sahaja penerokaan teknologi, tetapi juga perlanggaran idea mengenai pengoptimuman prestasi pangkalan data. Dengan membaca artikel ini, anda akan menguasai perbezaan teras antara kedua -dua indeks ini dan dapat merancang dan mengoptimumkan struktur pangkalan data anda dengan lebih baik.

Semak pengetahuan asas

Dalam InnoDB, pengindeksan adalah kunci kepada pengoptimuman prestasi pangkalan data. Indeks seperti bibliografi perpustakaan, membantu kami dengan cepat mencari maklumat yang kami perlukan. Indeks kluster dan indeks bukan clustered adalah dua jenis indeks yang berbeza, dan konsep reka bentuk dan senario penggunaan mereka mempunyai kelebihan mereka sendiri.

Konsep asas pengindeksan kluster adalah untuk menyimpan baris data secara langsung dalam struktur indeks, yang bermaksud bahawa indeks dan data berkait rapat. Indeks yang tidak dikendalikan adalah berbeza, ia hanya penunjuk kepada deretan data, sama dengan kad bibliografi di perpustakaan, menunjuk kepada buku sebenar.

Konsep teras atau analisis fungsi

Definisi dan Fungsi Indeks Berkelompok

Takrif indeks kluster adalah mudah dan berkuasa: ia menggabungkan struktur indeks dan baris data untuk membentuk struktur penyimpanan lengkap. Di InnoDB, setiap jadual mempunyai indeks kluster, biasanya kunci utama. Sekiranya tiada kunci utama ditakrifkan secara eksplisit, InnoDB memilih indeks unik sebagai indeks kluster, atau dalam kes -kes yang melampau, menghasilkan indeks berkumpul tersembunyi.

Peranan indeks kluster adalah jelas: ia membuat pertanyaan dan pertanyaan pelbagai oleh kunci utama sangat cekap. Kerana data telah disusun oleh kunci utama, operasi carian boleh dilakukan secara langsung pada pokok indeks tanpa langkah carian tambahan.

Contoh Indeks Berkelompok Mudah:

 Buat pekerja meja (
    Kunci utama ID int,
    Nama Varchar (100),
    Gaji perpuluhan (10, 2)
);

- Indeks kluster dibuat secara automatik di medan ID
Salin selepas log masuk

Definisi dan Fungsi Indeks Nonclustered

Indeks yang tidak terkawal lebih fleksibel, yang membolehkan kita membuat indeks pada mana -mana lajur jadual. Indeks yang tidak terkandung mengandungi nilai utama indeks dan penunjuk kepada baris data, bukan data itu sendiri. Ini bermakna bahawa indeks yang tidak terkeluar boleh mempunyai pelbagai, manakala indeks kluster hanya boleh mempunyai satu.

Peranan indeks bukan berkumpul adalah untuk meningkatkan prestasi pertanyaan lajur utama bukan utama. Sebagai contoh, jika kita sering menanyakan maklumat berdasarkan nama pekerja, mewujudkan indeks yang tidak terkawal di medan name akan meningkatkan kecekapan pertanyaan.

Contoh indeks yang tidak terkawal:

 Buat pekerja meja (
    Kunci utama ID int,
    Nama Varchar (100),
    Gaji perpuluhan (10, 2),
    Indeks idx_name (nama)
);

- Idx_name indeks yang tidak diklusikan dibuat di medan nama
Salin selepas log masuk

Bagaimana ia berfungsi

Prinsip kerja pengindeksan kluster adalah untuk menyimpan data melalui struktur pokok B, dan indeks dan baris data disimpan secara fizikal. Ini bermakna apabila kita melakukan pertanyaan pelbagai, kita boleh melintasi terus ke atas pokok indeks, mengelakkan operasi I/O tambahan.

Prinsip kerja indeks yang tidak terkawal adalah lebih kompleks. Ia mula -mula mencari nilai kunci indeks yang sepadan pada pokok indeks, dan kemudian melompat ke baris data sebenar melalui penunjuk. Kaedah ini menambah operasi I/O, tetapi masih sangat efisien untuk pertanyaan utama bukan utama.

Pemahaman yang mendalam tentang prinsip -prinsip kerja kedua -dua indeks ini dapat membantu kami struktur pangkalan data reka bentuk yang lebih baik dan mengoptimumkan prestasi pertanyaan.

Contoh penggunaan

Penggunaan asas indeks berkumpul

Penggunaan indeks kluster yang paling biasa adalah untuk pertanyaan oleh kunci utama. Katakan kami mencari maklumat pekerja dengan ID 100:

 Pilih * dari pekerja di mana id = 100;
Salin selepas log masuk

Ini akan melihat secara langsung pada indeks kluster, yang sangat berkesan.

Penggunaan asas indeks yang tidak terkawal

Penggunaan asas indeks yang tidak terkawal adalah untuk menanyakan melalui medan indeks. Sebagai contoh, kami ingin mencari pekerja bernama "John Doe":

 Pilih * dari pekerja di mana nama = 'John Doe';
Salin selepas log masuk

Ini terlebih dahulu akan mencari nilai name yang sepadan pada indeks idx_name dan kemudian cari baris data sebenar melalui penunjuk.

Penggunaan lanjutan

Penggunaan lanjutan indeks kluster termasuk pertanyaan skop dan penyortiran. Sebagai contoh, kami ingin mencari pekerja dengan gaji antara 5,000 dan 10,000:

 Pilih * dari pekerja di mana gaji antara 5000 dan 10000 pesanan dengan ID;
Salin selepas log masuk

Ini akan menggunakan ciri -ciri penyortiran indeks kluster untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan.

Penggunaan lanjutan indeks yang tidak terkawal termasuk indeks gabungan dan indeks penggantian. Sebagai contoh, kami membuat indeks komposit pada medan name dan salary :

 Buat indeks idx_name_salary pada pekerja (nama, gaji);
Salin selepas log masuk

Ini akan membolehkan kita membuat pertanyaan yang cekap dengan nama dan gaji:

 Pilih * dari pekerja di mana nama = 'John Doe' dan gaji> 5000;
Salin selepas log masuk

Kesilapan biasa dan tip debugging

Kesalahan biasa apabila menggunakan indeks termasuk:

  • Pemilihan lajur indeks yang tidak sesuai menghasilkan prestasi pertanyaan yang lemah.
  • Penggunaan indeks yang berlebihan meningkatkan kos penyelenggaraan dan overhead operasi sisipan/kemas kini.

Kemahiran menyahpepijat termasuk:

  • Gunakan pernyataan EXPLAIN untuk menganalisis rancangan pertanyaan dan memahami penggunaan indeks.
  • Secara kerap memantau dan menyesuaikan indeks untuk memastikan ia tetap sah.

Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik

Dalam aplikasi praktikal, mengoptimumkan pengindeksan adalah kunci untuk meningkatkan prestasi pangkalan data. Indeks kluster dan indeks yang tidak berkumpul mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan kita perlu memilih mengikut keperluan perniagaan khusus kita.

Kelebihan indeks cluster adalah pertanyaan pelbagai efisien dan keupayaan penyortiran mereka, tetapi kelemahannya adalah bahawa hanya ada satu indeks berkumpul, dan pemilihan yang tidak wajar boleh menyebabkan kesesakan prestasi. Kelebihan indeks yang tidak terkawal adalah fleksibiliti mereka dan boleh dibuat pada mana -mana lajur, tetapi kelemahannya ialah operasi I/O tambahan ditambah yang boleh menjejaskan prestasi pertanyaan.

Amalan terbaik termasuk:

  • Pilih kunci utama yang sesuai sebagai indeks kluster, biasanya ID Auto-Increment atau UUID.
  • Buat indeks yang tidak terkeluar pada lajur yang kerap ditanya, tetapi elakkan daripada indeks.
  • Mengekalkan dan mengoptimumkan indeks secara teratur untuk memastikan ia tetap sah.

Dengan memahami perbezaan antara indeks berkumpul dan tidak terkawal, kita dapat merancang dan mengoptimumkan struktur pangkalan data yang lebih baik dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Ini bukan sahaja penerokaan teknologi, tetapi juga perlanggaran idea mengenai pengoptimuman prestasi pangkalan data. Saya harap artikel ini dapat membawa anda inspirasi dan pemikiran baru.

Atas ialah kandungan terperinci Perbezaan antara indeks kluster dan indeks bukan clustered (indeks sekunder) di InnoDB.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1653
14
Tutorial PHP
1251
29
Tutorial C#
1224
24
Bilakah imbasan jadual penuh lebih cepat daripada menggunakan indeks di MySQL? Bilakah imbasan jadual penuh lebih cepat daripada menggunakan indeks di MySQL? Apr 09, 2025 am 12:05 AM

Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Bolehkah saya memasang mysql pada windows 7 Bolehkah saya memasang mysql pada windows 7 Apr 08, 2025 pm 03:21 PM

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

Mysql: Konsep mudah untuk pembelajaran mudah Mysql: Konsep mudah untuk pembelajaran mudah Apr 10, 2025 am 09:29 AM

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Bolehkah Mysql dan Mariadb wujud bersama Bolehkah Mysql dan Mariadb wujud bersama Apr 08, 2025 pm 02:27 PM

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Integrasi RDS MySQL dengan Redshift Zero ETL Integrasi RDS MySQL dengan Redshift Zero ETL Apr 08, 2025 pm 07:06 PM

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

Hubungan antara pengguna dan pangkalan data MySQL Hubungan antara pengguna dan pangkalan data MySQL Apr 08, 2025 pm 07:15 PM

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

Laravel fasih orm dalam carian model separa Bangla) Laravel fasih orm dalam carian model separa Bangla) Apr 08, 2025 pm 02:06 PM

Pengambilan Model Laraveleloquent: Mudah mendapatkan data pangkalan data Eloquentorm menyediakan cara ringkas dan mudah difahami untuk mengendalikan pangkalan data. Artikel ini akan memperkenalkan pelbagai teknik carian model fasih secara terperinci untuk membantu anda mendapatkan data dari pangkalan data dengan cekap. 1. Dapatkan semua rekod. Gunakan kaedah semua () untuk mendapatkan semua rekod dalam jadual pangkalan data: USEAPP \ MODELS \ POST; $ POSTS = POST :: SEMUA (); Ini akan mengembalikan koleksi. Anda boleh mengakses data menggunakan gelung foreach atau kaedah pengumpulan lain: foreach ($ postsas $ post) {echo $ post->

MySQL: Kemudahan Pengurusan Data untuk Pemula MySQL: Kemudahan Pengurusan Data untuk Pemula Apr 09, 2025 am 12:07 AM

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.

See all articles