InnoDB学习(八)之 聚簇索引

334 阅读4分钟

InnoDB中,表数据文件本身就是以主键为索引的B+树,树的叶子节点存放一条条表数据,此索引树被称为表的聚簇索引。聚簇索引也称为聚集索引,聚类索引,簇集索引,聚簇索引确定表中数据的物理顺序。

InnoDB聚簇索引

InnoDB表主键

InnoDB中每张表都会有一个主键,表中的每一行数据都是按照主键的顺序在聚簇索引中存储的,InnoDB中有两种方式确定一行数据的主键:

  • 显式声明:用户可以在建表的时候通过primary key关键字来声明主键列;
  • 唯一索引:如果用户没有声明主键列,那么InnoDB会使用第一个非空唯一列作为主键;
  • 自动生成:如果满足以上两种条件的列都不存在,那么InnoDB会将RowId作为主键;

聚簇索引示例

首先我们在数据库中建立一张用户表,包含用户ID、姓名、性别、年龄四个字段:

create table user_info
(
    id   int primary key,
    age  int not null,
    name varchar(16),
    sex  bool
)engine=InnoDB;

向数据库中插入如下数据:

用户ID123456789
姓名陈尔张散李思王舞赵流孙期周跋吴酒郑史
性别
年龄51020283556258090

上述表中插入指定数据后,得到的聚簇索引结构如下所示:

B+树索引

可以看到,聚簇索引的叶子节点包含了所有数据,所以在需要查询某一行数据的所有列时,通过聚簇索引查询的效率最高。

非聚簇索引

InnoDB中,除了聚簇索引以外,其余的索引都可以称为非聚簇索引,非聚簇索引的叶子节点存放主键索引,而不是所有数据。通过非聚簇索引查找数据,其流程是先通过非聚簇索引查找到数据的主键,再通过主键查找对应的数据。

对于上文中的用户表,我们稍微修改一下建表语句,对用户的年龄添加索引:

create table user_info
(
    id   int primary key,
    age  int not null,
    name varchar(16),
    sex  bool,
    key(age)
)engine=InnoDB;

向表中插入和上文中相同的数据,InnoDB会为这张表生成两个索引树:用户ID对应的聚簇索引树和用户年龄对应的非聚簇索引树,其结构如下图所示。

B+树索引

从图中可以发现,聚簇索引和非聚簇索引最大的区别就是叶子节点存放的内容,聚簇索引的叶子节点存放了数据库一行中的所有数据,而非聚簇索引的叶子节点存放了数据的主键。

大多数情况下,通过非聚簇索引查找到主键值后,还需要通过主键值去聚簇索引查找整行数据,从而获取到满足条件行的所有数据。所以非聚簇索引的查询速度总是会比聚簇索引的查询速度慢一些,日常开发中能使用聚簇索引应该尽量使用聚簇索引。

回表查询

所谓的回表查询,就是指通过非聚簇索引查询数据时,可能需要回到聚簇索引多查询一次数据的情况,对于上文中的数据,执行以下SQL语句,其查询过程如下图中的绿色路径所示。

从图中可以看到,在用户年龄的索引树的叶子节点中,包含了用户的主键ID,由于我们需要获取用户的所有信息,所以还需要按照用户的ID去聚簇索引查找用户的所有信息。

select * from user_info where age = 5;

B+树索引

覆盖索引

如果某次查询的过程中,查询需要的数据在非聚簇索引中就可以得到,那么就没有必要回到聚簇索引查询行所有的数据,这种情况称为覆盖索引。我们可以把上面回表查询的SQL修改为:

select id from user_info where age = 5;

由于年龄索引树的叶子节点就包含了ID信息,所以InnoDB不需要回聚簇索引再次查询用户ID,而是直接将年龄索引树中的ID返回。

qrcode_for_gh_83670e17bbd7_344-2021-09-04-10-55-16

本文最先发布至微信公众号,版权所有,禁止转载!