cari
Rumahpangkalan datatutorial mysqlPerbezaan antara indeks kluster dan indeks bukan clustered (indeks sekunder) di InnoDB.

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

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

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;

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';

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;

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);

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

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

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
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
Apakah prosedur yang disimpan di MySQL?Apakah prosedur yang disimpan di MySQL?May 01, 2025 am 12:27 AM

Prosedur yang disimpan adalah penyataan SQL yang dipraktikkan dalam MySQL untuk meningkatkan prestasi dan memudahkan operasi kompleks. 1. Meningkatkan prestasi: Selepas penyusunan pertama, panggilan seterusnya tidak perlu dikompilasi. 2. Meningkatkan Keselamatan: Mengatasi akses jadual data melalui kawalan kebenaran. 3. Memudahkan operasi kompleks: Campurkan beberapa pernyataan SQL untuk memudahkan logik lapisan aplikasi.

Bagaimanakah pertanyaan caching berfungsi di mysql?Bagaimanakah pertanyaan caching berfungsi di mysql?May 01, 2025 am 12:26 AM

Prinsip kerja cache pertanyaan MySQL adalah untuk menyimpan hasil pertanyaan pilih, dan apabila pertanyaan yang sama dilaksanakan sekali lagi, hasil cache dikembalikan secara langsung. 1) Cache pertanyaan meningkatkan prestasi bacaan pangkalan data dan mendapati hasil cache melalui nilai hash. 2) Konfigurasi mudah, set query_cache_type dan query_cache_size dalam fail konfigurasi MySQL. 3) Gunakan kata kunci sql_no_cache untuk melumpuhkan cache pertanyaan khusus. 4) Dalam persekitaran kemas kini frekuensi tinggi, cache pertanyaan boleh menyebabkan kesesakan prestasi dan perlu dioptimumkan untuk digunakan melalui pemantauan dan pelarasan parameter.

Apakah kelebihan menggunakan MySQL ke atas pangkalan data hubungan lain?Apakah kelebihan menggunakan MySQL ke atas pangkalan data hubungan lain?May 01, 2025 am 12:18 AM

Sebab mengapa MySQL digunakan secara meluas dalam pelbagai projek termasuk: 1. Prestasi tinggi dan skalabilitas, menyokong pelbagai enjin penyimpanan; 2. Mudah untuk digunakan dan mengekalkan, konfigurasi mudah dan alat yang kaya; 3. Ekosistem yang kaya, menarik sejumlah besar sokongan alat komuniti dan pihak ketiga; 4. Sokongan silang platform, sesuai untuk pelbagai sistem operasi.

Bagaimana anda mengendalikan peningkatan pangkalan data di MySQL?Bagaimana anda mengendalikan peningkatan pangkalan data di MySQL?Apr 30, 2025 am 12:28 AM

Langkah -langkah untuk menaik taraf pangkalan data MySQL termasuk: 1. Sandarkan pangkalan data, 2. Hentikan perkhidmatan MySQL semasa, 3. Pasang versi baru MySQL, 4. Mulakan versi baru MySQL Service, 5 pulih pangkalan data. Isu keserasian diperlukan semasa proses peningkatan, dan alat lanjutan seperti Perconatoolkit boleh digunakan untuk ujian dan pengoptimuman.

Apakah strategi sandaran yang berbeza yang boleh anda gunakan untuk MySQL?Apakah strategi sandaran yang berbeza yang boleh anda gunakan untuk MySQL?Apr 30, 2025 am 12:28 AM

Dasar sandaran MySQL termasuk sandaran logik, sandaran fizikal, sandaran tambahan, sandaran berasaskan replikasi, dan sandaran awan. 1. Backup Logical menggunakan MySqldump untuk mengeksport struktur dan data pangkalan data, yang sesuai untuk pangkalan data kecil dan migrasi versi. 2. Sandaran fizikal adalah cepat dan komprehensif dengan menyalin fail data, tetapi memerlukan konsistensi pangkalan data. 3. Backup tambahan menggunakan pembalakan binari untuk merekodkan perubahan, yang sesuai untuk pangkalan data yang besar. 4. Sandaran berasaskan replikasi mengurangkan kesan ke atas sistem pengeluaran dengan menyokong dari pelayan. 5. Backup awan seperti Amazonrds menyediakan penyelesaian automasi, tetapi kos dan kawalan perlu dipertimbangkan. Apabila memilih dasar, saiz pangkalan data, toleransi downtime, masa pemulihan, dan matlamat titik pemulihan perlu dipertimbangkan.

Apakah clustering mysql?Apakah clustering mysql?Apr 30, 2025 am 12:28 AM

Mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessandsandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, ugeinghighavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement, Data, dansqlnodes

Bagaimana anda mengoptimumkan reka bentuk skema pangkalan data untuk prestasi di MySQL?Bagaimana anda mengoptimumkan reka bentuk skema pangkalan data untuk prestasi di MySQL?Apr 30, 2025 am 12:27 AM

Mengoptimumkan reka bentuk skema pangkalan data di MySQL dapat meningkatkan prestasi melalui langkah -langkah berikut: 1. Pengoptimuman indeks: Buat indeks pada lajur pertanyaan biasa, mengimbangi overhead pertanyaan dan memasukkan kemas kini. 2. Pengoptimuman Struktur Jadual: Mengurangkan kelebihan data melalui normalisasi atau anti-normalisasi dan meningkatkan kecekapan akses. 3. Pemilihan Jenis Data: Gunakan jenis data yang sesuai, seperti INT dan bukannya VARCHAR, untuk mengurangkan ruang penyimpanan. 4. Pembahagian dan Sub-meja: Untuk jumlah data yang besar, gunakan pembahagian dan sub-meja untuk menyebarkan data untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan dan penyelenggaraan.

Bagaimana anda boleh mengoptimumkan prestasi MySQL?Bagaimana anda boleh mengoptimumkan prestasi MySQL?Apr 30, 2025 am 12:26 AM

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi

See all articles

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

Versi Mac WebStorm

Versi Mac WebStorm

Alat pembangunan JavaScript yang berguna

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

mPDF

mPDF

mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Pelayar Peperiksaan Selamat

Pelayar Peperiksaan Selamat

Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.