❶ oracle聚集索引 聚集索引和非聚集索引的區別
聚集索引：也稱 Clustered Index。是指關系表記錄的物理順序與索引的邏輯順序相同。由於一張表只能按照一種物理順序存放，一張表最多也只能存在一個聚集索引。與非聚集索引相比，聚集索引有著更快的檢索速度。
Mysql 里只有 INNODB 表支持聚集索引，INNODB 表數據本身就是聚集索引，也就是常說 IOT，索引組織表。非葉子節點按照主鍵順序存放，葉子節點存放主鍵以及對應的行記錄。所以對 INNODB 表進行全表順序掃描會非常快。
非聚集索引：也叫 Secondary Index。指的是非葉子節點按照索引的鍵值順序存放，葉子節點存放索引鍵值以及對應的主鍵鍵值。MySQL 里除了 INNODB 表主鍵外，其他的都是二級索引。MYISAM，memory 等引擎的表索引都是非聚集索引。簡單點說，就是索引與行數據分開存儲。一張表可以有多個二級索引。
關鍵詞：愛可生、開源資料庫、數據監測、資料庫運維
❷ 資料庫索引中的聚族索引（聚集索引）有什麼特點
聚集索引的順序就是數據的物理存儲順序，而對非聚集索引的解釋是:索引順序與數據物理排列順序無關。正式因為如此，所以一個表最多隻能有一個聚集索引。
聚集索引的特點：
1）聚集索引對於那些經常要搜索范圍值得列特別有效。使用聚集索引找到包含第一個值的行後，便可以確保包含後續索引值的行在物理上相鄰；
2）對表中數據進行排序時，通常是按照某個欄位來排序，可以在該欄位上創建聚集索引，避免每次查詢該列時都進行排序，節約成本。
3）先創建聚集索引，再創建非聚集索引。這樣在創建聚集索引後就無需重新生成非聚集索引了。
4）聚集索引不適合用於頻繁更改的列，因為這將導致整行移動。
非聚集索引的特點：
1）不適合返回大型結果集的查詢
2）適合返回精確匹配的查詢的搜索條件（where子句）中經常使用的列。
❸ 資料庫中 聚簇索引 是什麼~
聚簇索引是一種對磁碟上實際數據重新組織以按指定的一個或多個列的值排序。由於聚簇索引的索引頁面指針指向數據頁面，所以使用聚簇索引查找數據幾乎總是比使用非聚簇索引快。每張表只能建一個聚簇索引，並且建聚簇索引需要至少相當該表120%的附加空間，以存放該表的副本和索引中間頁。
❹ 資料庫中聚集索引和非聚集索引的區別 知乎
索引有兩種類型，分別是聚集索引(clustered
index，也稱聚類索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclustered
index，也稱非聚類索引、非簇集索引)。
聚集索引在一個表中只能有一個，默認情況下在主鍵建立的時候創建，它是規定數據在表中的物理存儲順序，我們也可以取消主鍵的聚集索引，所以必須考慮
資料庫可能用到的查詢類型以及使用的最為頻繁的查詢類型，對其最常用的一個欄位或者多個欄位建立聚集索引或者組合的聚集索引，它就是sql
server會在物理上按升序(默認)或者降序重排數據列，這樣就可以迅速的找到被查詢的數據。
非聚集索主要是數據存儲在一個地方，索引存儲在另一個地方，索引帶有指針指向數據的存儲位置。索引中的項目按索引鍵值的順序存儲，而表中的信息按另
一種順序存儲。可以在一個表格中使用高達249個非聚集的索引，在查詢的過程中先對非聚集索引進行搜索，找到數據值在表中的位置，然後從該位置直接檢索數
據。這使非聚集索引成為精確匹配查詢的最佳方法，因為索引包含描述查詢所搜索的數據值在表中的精確位置的條目。
填充因子：
使用
fill
factor
選項可以指定
microsoft
sql
server
使用現有數據創建新索引時將每頁填滿到什麼程度。由於在頁填充時
sql
server
必須花時間來拆分頁，因此填充因子會影響性能。
僅在創建或重新生成索引時使用填充因子。頁面不會維護在任何特定的填充水平上。
fill
factor
的默認值為
0，有效值介於
0
和
100
之間。fillfactor
設置為
0
或
100
時，葉級別幾乎完全填滿，但至少會保留一個其他索引行的空間。這樣設置後，葉級別空間會得到有效利用，而且仍有空間可以在必須拆分頁之前進行有限擴展。很少需要更改
fill
factor
的默認值，因為可以使用
create
index
或
alter
index
rebuild
語句來覆蓋其對於指定索引的值。
❺ 資料庫中聚集索引和非聚集索引的區別 知乎
聚集索引：也稱 Clustered Index。是指關系表記錄的物理順序與索引的邏輯順序相同。由於一張表只能按照一種物理順序存放，一張表最多也只能存在一個聚集索引。與非聚集索引相比，聚集索引有著更快的檢索速度。
MySQL 里只有 INNODB 表支持聚集索引，INNODB 表數據本身就是聚集索引，也就是常說 IOT，索引組織表。非葉子節點按照主鍵順序存放，葉子節點存放主鍵以及對應的行記錄。所以對 INNODB 表進行全表順序掃描會非常快。
非聚集索引：也叫 Secondary Index。指的是非葉子節點按照索引的鍵值順序存放，葉子節點存放索引鍵值以及對應的主鍵鍵值。MySQL 里除了 INNODB 表主鍵外，其他的都是二級索引。MYISAM，memory 等引擎的表索引都是非聚集索引。簡單點說，就是索引與行數據分開存儲。一張表可以有多個二級索引。
❻ 聚簇索引和非聚簇索引的區別
聚簇索引和非聚簇索引的區別：
一、含義不同：
聚簇索引（Clustered Index）並不是一種單獨的索引類型，而是一種數據存儲方式。當表有了聚簇索引的時候，表的數據行都存放在索引樹的葉子頁中。
非聚簇索引（NoClustered Index），又叫二級索引。二級索引的葉子節點中保存的不是指向行的物理指針，而是行的主鍵值。
二、應用不同：
在《資料庫原理》裡面，對聚簇索引的解釋是:聚簇索引的順序就是數據的物理存儲順序，而對非聚簇索引的解釋是:索引順序與數據物理排列順序無關。正式因為如此，所以一個表最多隻能有一個聚簇索引。
在SQL Server中，索引是通過二叉樹的數據結構來描述的，我們可以這么理解聚簇索引：索引的葉節點就是數據節點。而非聚簇索引的葉節點仍然是索引節點，只不過有一個指針指向對應的數據塊。
相關如下：
因為聚簇和非聚簇索引本質上是數據存儲方式，需要依賴於載體，即以InnoDB引起來講解聚簇索引，以MyISAM來講解非聚簇索引。下述講解的圖都引用自《高性能MySQL》。
它的每個聚簇索引的葉子節點都包含主鍵值、事務ID、回滾指針(用於事務和MVCC)以及餘下的列。從物理文件也可以看出 InnoDB的數據文件只有數據結構文件.frm和數據文件.ibd其中.ibd中存放的是數據和索引信息 是存放在一起的。
❼ 解釋一下 聚集索引 和 非聚集索引 是啥意思啊
聚集索引：也稱 Clustered Index。是指關系表記錄的物理順序與索引的邏輯順序相同。由於一張表只能按照一種物理順序存放，一張表最多也只能存在一個聚集索引。與非聚集索引相比，聚集索引有著更快的檢索速度。
MySQL 里只有 INNODB 表支持聚集索引，INNODB 表數據本身就是聚集索引，也就是常說 IOT，索引組織表。非葉子節點按照主鍵順序存放，葉子節點存放主鍵以及對應的行記錄。所以對 INNODB 表進行全表順序掃描會非常快。
非聚集索引：也叫 Secondary Index。指的是非葉子節點按照索引的鍵值順序存放，葉子節點存放索引鍵值以及對應的主鍵鍵值。MySQL 里除了 INNODB 表主鍵外，其他的都是二級索引。MYISAM，memory 等引擎的表索引都是非聚集索引。簡單點說，就是索引與行數據分開存儲。一張表可以有多個二級索引。
關鍵詞：愛可生、開源資料庫、數據監測、資料庫運維
❽ 聚簇索引和非聚簇索引的區別是什麼
存儲特點的區別：
聚集索引。表數據按照索引的順序來存儲的，也就是說索引項的順序與表中記錄的物理順序一致。對於聚集索引，葉子結點即存儲了真實的數據行，不再有另外單獨的數據頁。 在一張表上最多隻能創建一個聚集索引，因為真實數據的物理順序只能有一種。
非聚集索引。表數據存儲順序與索引順序無關。對於非聚集索引，葉結點包含索引欄位值及指向數據頁數據行的邏輯指針，其行數量與數據錶行數據量一致。
總結一下：聚集索引是一種稀疏索引，數據頁上一級的索引頁存儲的是頁指針，而不是行指針。而對於非聚集索引，則是密集索引，在數據頁的上一級索引頁它為每一個數據行存儲一條索引記錄。
更新表數據
1、向表中插入新數據行
如果一張表沒有聚集索引，那麼它被稱為 「堆集」（Heap）。這樣的表中的數據行沒有特定的順序，所有的新行將被添加到表的末尾位置。
而建立了聚簇索引的數據表則不同：最簡單的情況下，插入操作根據索引找到對應的數據頁，然後通過挪動已有的記錄為新數據騰出空間，最後插入數據。如果數據頁已滿，則需要拆分數據頁，調整索引指針（且如果表還有非聚集索引，還需要更新這些索引指向新的數據頁）。而類似於自增列為聚集索引的，資料庫系統可能並不拆分數據頁，而只是簡單的新添數據頁。
2、從表中刪除數據行
對刪除數據行來說：刪除行將導致其下方的數據行向上移動以填充刪除記錄造成的空白。如果刪除的行是該數據頁中的最後一行，那麼該數據頁將被回收，相應的索引頁中的記錄將被刪除。對於數據的刪除操作，可能導致索引頁中僅有一條記錄，這時，該記錄可能會被移至鄰近的索引頁中，原索引頁將被回收，即所謂的「索引合並」。
❾ 「Mysql索引原理（六）」聚簇索引
本節課主要關注InnoDB，但是這里討論的原理對於任何支持聚簇索引的存儲引擎都是適用的。
葉子節點包含了全部數據，其他節點只包含索引列。InnoDB將通過主鍵聚集數據，也就是說上圖中的「被索引的列」就是主鍵列。如果沒有定義主鍵，InnoDB會選擇一個唯一的非空索引代替。如果沒有這樣的索引InnoDB會隱式定義一個主鍵來作為聚簇索引。
如果主鍵比較大的話，那輔助索引將會變的更大，因為 輔助索引的葉子存儲的是主鍵值；過長的主鍵值，會導致非葉子節點佔用佔用更多的物理空間
所以建議使用int的auto_increment作為主鍵
主鍵的值是順序的，所以 InnoDB 把每一條記錄都存儲在上一條記錄的後面。當達到頁的最大值時，下一條記錄就會寫入新的頁中。一旦數據按照這種順序的方式載入，主鍵頁就會近似於被順序的記錄填滿。
聚簇索引的數據的物理存放順序與索引順序是一致的，即：只要索引是相鄰的，那麼對應的數據一定也是相鄰地存放在磁碟上的。如果主鍵不是自增id，那麼可以想 象，它會幹些什麼，不斷地調整數據的物理地址、分頁，當然也有其他一些措施來減少這些操作，但卻無法徹底避免。但，如果是自增的，那就簡單了，它只需要一 頁一頁地寫，索引結構相對緊湊，磁碟碎片少，效率也高。
因為MyISAM的主索引並非聚簇索引，那麼他的數據的物理地址必然是凌亂的，拿到這些物理地址，按照合適的演算法進行I/O讀取，於是開始不停的尋道不停的旋轉。聚簇索引則只需一次I/O。（強烈的對比）
不過，如果涉及到大數據量的排序、全表掃描、count之類的操作的話，還是MyISAM占優勢些，因為索引所佔空間小，這些操作是需要在內存中完成的。
MyISM使用的是非聚簇索引， 非聚簇索引的兩棵B+樹看上去沒什麼不同 ，節點的結構完全一致只是存儲的內容不同而已，主鍵索引B+樹的節點存儲了主鍵，輔助鍵索引B+樹存儲了輔助鍵。表數據存儲在獨立的地方，這兩顆B+樹的葉子節點都使用一個地址指向真正的表數據，對於表數據來說，這兩個鍵沒有任何差別。由於 索引樹是獨立的，通過輔助鍵檢索無需訪問主鍵的索引樹 。
所以說，聚簇索引性能最好而且具有唯一性，所以非常珍貴，必須慎重設置。 一般要根據這個表最常用的SQL查詢方式來進行選擇，某個欄位作為聚簇索引，或組合聚簇索引 ，這個要看實際情況。
聚簇索引和非聚簇索引的數據分布有區別，主鍵索引和二級索引的數據分布也有區別，通常會讓人感到困擾和以外，下面通過一個列子來講解InnoDB和MyISAM是如何存儲數據的：
該表的主鍵取值1~10000，按照隨機順序插入並使用optimize table命令做了優化。換句話說，數據在磁碟上的存儲方式已是最優，但行的順序是隨機的。列col2的值是從1~100之間隨機賦值，所以有很多重復的值。
MyISAM的數據分布很簡單，所以先介紹它。MyISAM按照數據插入的順序存儲在磁碟上，如下圖所示：
在行的旁邊顯示行號，從0開始遞增。因為行是定長的，所以MyISAM可以從表的開頭跳過所需的位元組找到需要的行。
col2上的索引
事實上，MyISAM中主鍵索引和其他索引在結構上沒有什麼不同。主鍵索引就是一個名為PRIMARY的唯一非空索引。
InnoDB支持聚簇索引，所以使用不同的方式存儲同樣的數據。
第一眼看上去，感覺和前面的沒什麼區別，但是該圖顯示了整個表，而不是只有索引。因為在InnoDB中，聚簇索引就是表，所以不像MyISAM那樣需要獨立的行存儲，這也是為什麼MyISAM索引和數據結構是分開的。
聚簇索引的每一個葉子節點都包含了主鍵值。事務ID、用於事務和MVCC的回滾指針以及所有的剩餘列。如果主鍵是一個列前綴索引，InnoDB也會包含完整的主鍵列和剩下的其他列。
還有一點和MyISAM不同的是，InnoDB的二級索引和聚簇索引很不相同。InnoDB的二級索引的葉子節點中存儲的不是「行指針」，而是主鍵值，並以此作為指向行的「指針」。這樣的策略減少了當出現行移動或者數據頁分裂時二級索引的維護工作。使用主鍵值當作指針會讓二級索引佔用更多的空間，換來的好處是，InnoDB在移動時無需更新二級索引中的這個「指針」。
我們在來看一下 col2索引 。
每一個葉子節點包含了索引列（這里是col2），緊接著是主鍵值（col1），上圖我們省略了非葉子節點這樣的細節。InnoDB非葉子節點包含了索引列和一個指向下一級節點的指針。
最後，以一張圖表示InnoDB和MyISAM保存數據和索引的區別。
前面講過，最好使用AUTO_INCREMENT自增列來聚集數據，避免隨機的、不連續的、值分布范圍大的列做聚簇索引，特別是對於I/O密集型的應用。例如，從性能角度考慮，使用UUID來作為聚簇索引則會很糟糕：他使得聚簇索引的插入變得完全隨機，這是最壞的情況，使得數據沒有任何聚集特性。
為了演示這一點，我們做兩個基準測試：
1、使用證書ID插入userinfo表，和uuid作為主鍵的userinfo_uuid表
userinfo_uuid表跟userinfo表除了主鍵給為UUID，其他欄位都一樣
測試這兩個表的設計，首先在一個有足夠內存容納索引的伺服器上向這兩個表各插入100萬條記錄。然後向兩個表繼續插入300萬數據，使索引的大小超過伺服器的內存容量。測試結果如下：
向UUID主鍵插入行不僅花費的時間更長，而且索引佔用的空間也更大。這一方面是由於主鍵欄位更長，另一方面毫無疑問是由於頁分裂和碎片導致的。
為了明白為什麼會這樣，來看看往第一個表中插入數據時，索引發生了什麼變化。
自整型主鍵插入
因為主鍵是順序的，所以InnoDB把每一條記錄都存在上一條記錄的後面。當達到頁的最大容量後，下一條記錄就會寫入到新的頁中。一旦數據按照這種順序的方式載入，主鍵頁就會近似於被順序的記錄填滿，這也正是所期望的結果。
UUID插入
因為新行的主鍵值不一定比之前插入的大，所以InnoDB無法簡單的總是把新行插入到索引的最後，而是需要為新的行尋找合適的位置，通常是已有數據的中間位置，並且分配空間。這會正價很多的額外工作，並導致數據分布不夠優化。
缺點：
把這些隨機值載入到聚簇索引後，也許需要做一次OPTIMIZE TABLE來重建表並優化頁的填充。
結論 ：使用InnoDB時應盡可能地按主鍵順序插入數據，並且盡可能地單調增加聚簇鍵的值來插入新行。