与表是堆相比，聚集索引是否会使插入速度变慢？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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SQL索引优缺点

2：在表数据修改时，例如增加，删除，更新，都需要维护索引表，这是需要系统开销的。 3：不合理的索引设计非但不能利于系统，反而会使系统性能下降。...1、聚集索引的情况下：聚集索引将被插入和更新的行指向特定的页，该页由聚集索引关键字决定； 2、只有堆的情况下：有空间就可以插入新的行，对行数据的更新需要更多的空间，如果大于了当前页的可用空间，行就被移到新的页中...，且在原位置留下一个转发指针，指向被移动的新行，如果具有转发指针的行又被移动了，那么原来的指针将重新指向新的位置； 3、堆中有非聚集索引，尽管插入和更新操作，不会发生页分裂，但非聚集索引上仍然产生页分裂...一般我们公司设置的填充因子是80。索引是否是一尘不变的？...2:不要设置过多的索引，在没有聚集索引的表中，最大可以设置249个非聚集索引，过多的索引首先会带来更大的磁盘空间，而且在数据发生修改时，对索引的维护是特别消耗性能的。

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【SQL Server】系统学习之二：索引优化

索引顺序扫描索引碎片：分配新页，把大约一半的行的移动到新页，在根据键值将新行插入到新页或旧页，并调整链表，以反映正确的逻辑顺序。例外是新行键值是最大的，将直接分配新页，避免过多的页拆分。...索引的级数：indexproperty 索引查找是随机IO，为每行lookup一次，都是读取一个页（堆）或 N个页（聚集表，索引N级）非聚集索引包括：数据副本，行定位符【堆的RID（文件号-页号-行号...），聚集表中的KeyID（聚集索引键值和唯一标示符）】 ===============================影响查询速度的重点是磁盘臂的摆动 select indexproperty(object_id...('new_FollowRecords'),'PK_new_FollowRecords','IndexDepth') 查询方法： 1、表扫描对无聚集索引的堆表，分配顺序扫描，逻辑读取次数等于该表使用的页数...页的开销成为主要开销，会使用索引顺序扫描 b、小表（？

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一文带你熟悉MySQL索引

强大的全局扫描能力： B+树的叶子节点存储了所有数据，并且通过链表连接，这使得全局扫描（全表扫描）操作只需要遍历叶子节点即可完成。与B树相比，后者需要遍历整个树结构，效率较低。...联合索引的条件列顺序问题：如果查询条件中使用的列不是联合索引中的第一个列，MySQL可能不会使用索引，因为索引的使用依赖于查询条件与索引列的顺序匹配。...MySQL优化器的选择： MySQL优化器会根据表的大小和索引的选择性来决定是否使用索引。如果优化器估计全表扫描比使用索引更快，它将选择全表扫描。...聚集索引是基于表的主键构建的，因此每个表只能有一个聚集索引。在InnoDB中，数据行实际上是存储在B+树的叶子节点中的，这意味着聚集索引不仅定义了数据的索引结构，还决定了数据的物理存储顺序。...同时，聚集索引的维护成本相对较高，尤其是在插入和更新操作频繁的情况下，可能会引起页分裂和数据重组，影响性能。因此，在选择合适的主键和索引策略时，需要根据应用的具体需求和数据访问模式进行权衡。

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Innodb关键特性之插入缓冲

，就会变慢。...还有一种情况，就是如果我们插入的id不是顺序的，而是随机的，那么即使有自增主键，那么插入的速度也不会特别快。...(b) ); 当我们按照主键a进行插入的时候，对于非聚集索引，也就是常说的二级索引b,它的插入不是顺序的，插入性能必然会下降。...Innodb存储引擎针对这种情况，设计了Insert Buffer，对于非聚集索引的插入或者更新操作，不是每一次插入到索引页中，而是先判断插入的非聚集索引页是否在缓冲池中，如果在，则直接插入，如果不在，...insert buffer的数据结构是一棵B+树，类似聚集索引一样，全局只有一棵insert buffer B+树，它负责对所有的表进行insert buffer，而这棵B+树放在共享表空间中，也就是ibdata1

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【Mysql进阶-2】图文并茂说尽Mysql索引

这两种索引是按存储方式进行区分的。聚集索引（clustered）也称聚簇索引，这种索引中，数据库表行中数据的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。...一个表的物理顺序只有一种情况，因此对应的聚集索引只能有一个。如果某索引不是聚集索引，则表中的行物理顺序与索引顺序不匹配，与非聚集索引相比，聚集索引有着更快的检索速度。...由于主键使用了聚集索引，如果主键是自增id，那么对应的数据一定也是相邻地存放在磁盘上的，写入性能比较高。如果是uuid的形式，频繁的插入会使innodb频繁地移动磁盘块，写入性能就比较低了。...其次，从逻辑上，索引可以区分为：普通索引：普通索引是 MySQL 中最基本的索引类型，它没有任何限制，唯一任务就是加快系统对数据的访问速度。普通索引允许在定义索引的列中插入重复值和空值。...唯一索引：唯一索引与普通索引类似，不同的是创建唯一性索引的目的不是为了提高访问速度，而是为了避免数据出现重复。唯一索引列的值必须唯一，允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。

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外卖骑手一面，也很不容易！

校招生通常都是一张白纸，所以校招面试过程中，面试官通常都会比较倾向问一些基础知识，比如 Java、mysql、Redis、网络、操作系统、数据结构与算法这些底层的原理知识，看你在学校学习的内容，你是否能够真的掌握了...他们区别在于，聚集索引的叶子节点存放的是实际数据，所有完整的用户记录都存放在聚集索引的叶子节点，而二级索引的叶子节点存放的是主键值，而不是实际数据。...因为表的数据都是存放在聚集索引的叶子节点里，所以 InnoDB 存储引擎一定会为表创建一个聚集索引，且由于数据在物理上只会保存一份，所以聚簇索引只能有一个，而二级索引可以创建多个。 MVCC是什么？...，Redis 会使用跳表作为 Zset 类型的底层数据结构，并且还会使用哈希表。...data，记录了当前节点的实际数据，类型和长度都由 encoding 决定；当我们往压缩列表中插入数据时，压缩列表就会根据数据类型是字符串还是整数，以及数据的大小，会使用不同空间大小的 prevlen

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SQL Server 索引和表体系结构（聚集索引+非聚集索引）

不重复的列：由于聚集索引的数据页中的数据记录是按聚集建的顺序存储，当向聚集列中插入重复的记录，当数据页超过8060K就会造成分页，分页会将原页中的一半记录插入到新页中，而产生索引碎片。...，既可以使用聚集索引来为表或视图定义非聚集索引，也可以根据堆来定义非聚集索引。...，或是行的聚集索引键，如下所述：如果表是堆（意味着该表没有聚集索引），则行定位器是指向行的指针。...非聚集索引与聚集索引相比： A）叶子结点并非数据结点 B）叶子结点为每一真正的数据行存储一个“键-指针”对 C）叶子结点中还存储了一个指针偏移量，根据页指针及指针偏移量可以定位到具体的数据行。...注意：上图中的数据页是聚集索引或者堆数据行，而不是非聚集索引的数据页，在非聚集索引中不存在数据页，非聚集索引中的叶子层和根节点与中间节点有点不同，它的指针是指向数据行，且如果非聚集索引如果是包含列索引，

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MYSQL change buffer 原理学习

关于MYSQL 的change buffer 的说一说，为何，因为它可以加速你的写操作，意思就是 insert update delete 等操作，尤其是你的表有一堆索引的情况下，那必须要进行特殊的设置...可能马上有一个声音，为什么是表有一堆索引的情况下，才要有特殊的设置。...1 索引与表是紧密的关系，插入，更新，删除一条记录，就会触发与表有关系的索引的操作，你可以将他们看做一个事务，如果其中有任何一个对索引的操作失败，则你的数据对表的操作也应该会失败。...2 对于表附加的索引的操作必然影响对源表的数据的操作速度，而DML操作会影响数据的读取和事务隔离性相关的性能，然后引起连锁反应，表插入的，更改的，删除的，慢了，则表的SELECT 的性能也必然受到影响。...3 当对表执行插入、更新和删除操作时，索引（非聚集索引）列的值通常是无序的，这需要大量的I/O来更新辅助索引。

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Mysql索引：图文并茂，深入探究索引的原理和使用

这两种索引是按存储方式进行区分的。聚集索引（clustered）也称聚簇索引，这种索引中，数据库表行中数据的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。...一个表的物理顺序只有一种情况，因此对应的聚集索引只能有一个。如果某索引不是聚集索引，则表中的行物理顺序与索引顺序不匹配，与非聚集索引相比，聚集索引有着更快的检索速度。...由于主键使用了聚集索引，如果主键是自增id，那么对应的数据一定也是相邻地存放在磁盘上的，写入性能比较高。如果是uuid的形式，频繁的插入会使innodb频繁地移动磁盘块，写入性能就比较低了。...其次，从逻辑上，索引可以区分为：普通索引：普通索引是 MySQL 中最基本的索引类型，它没有任何限制，唯一任务就是加快系统对数据的访问速度。普通索引允许在定义索引的列中插入重复值和空值。...唯一索引：唯一索引与普通索引类似，不同的是创建唯一性索引的目的不是为了提高访问速度，而是为了避免数据出现重复。唯一索引列的值必须唯一，允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。

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数据库工程师常见面试题

问题 1：为什么 group by 和 order by 会使查询变慢?...问题 5：本地索引与全局索引的差别与适用情况。答：对于本地索引，每一个表分区对应一个索引分区，当表的分区发生变化时，索引的维护由数据库自动进行。...对于全局索引，可以选择是否分区，而且索引的分区可以不与表分区相对应。当对分区进行维护操作时，通常会导致全局索引的 INVALDED，必须在执行完操作后 REBUILD。...问题 20：是不是索引建立得越多越好？答：合理的索引可以提高查询的速度，但不是索引越多越好。在执行插入语句的时候，数据库要为新插入的记录建立索引。所以过多的索引会导致插入操作变慢。...聚集索引和非聚集索引都可以是唯一的。因此，只要列中的数据是唯一的，就可以在同一个表上创建一个唯一的聚集索引和多个唯一的非聚集索引。只有当唯一性是数据本身的特征时，指定唯一索引才有意义。

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聚簇索引和非聚簇索引

当表有聚簇索引时，它的数据行实际存放在索引的叶子节点中。聚簇索引默认是主键，如果没有定义主键，InnoDB 会选择一个唯一的非空索引代替。...数据和索引保存在同一个节点上，获取速度比非聚簇索引要快；使用覆盖索引扫描的查询可以直接使用页节点的主键值。缺点：如果数据全部放在内存中，聚簇索引的优势就不明显了；插入速度严重依赖于插入顺序。...按照主键的顺序插入就加载数据到 InnoDB 表中最快的方式；如果不上按照主键顺序插入，加载完成后最好使用 OPTIMIZE TABLE 命令重新组织一下表；更新聚簇索引的代价很高；基于聚簇索引插入新行...，或者主键被更新导致需要移动行的时候，可能面临“页分裂”的问题；聚簇索引可能导致全表扫描变慢，尤其是行比较稀疏，或者由于行分裂导致数据存储不连续的情况；二级索引可能比想象更大，因为在二级索引的叶子节点包含了引用行的主键列...如果主键是一个列前缀索引，InnoDB 也会包含完整的主键列和剩下的其他列。使用 InnoDB 时应该尽可能地按照主键顺序插入数据，并且尽可能地使用单调增加的聚簇键的值来插入新行。

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数据仓库中如何使用索引

数据仓库的索引是个棘手的问题。如果索引太多，数据插入很快但是查询响应就会很慢。如果太多索引，数据导入就很慢并且数据存储空间更大，但是查询响应更快。...数据库中索引的作用就是加快查询速度，不论是传统数据库还是数据仓库。尤其是对于大数据量的表以及设计表连接的复杂查询。之前接触数据仓库比较少，这里只是介绍一点小经验。...当然，在创建数据仓库索引的时候需要考虑一些参数比如数据仓库类型、维度表和事实表大小、是否分区、是否AD hoc等等。这些参数决定了你的索引结构。...用户和产品的维度表中聚集索引建立在业务键上，通过这样的索引，能强化查询速度尤其是where语句中使用了这些键的。通常where 表达式中经常会使用这个键值来查询维度数据。...在事实表上建立索引与在维度表建索引相似，当然需要考虑分区等条件。可以在日期列或者混合日期+时间的列上建立聚集索引。

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MySQL 聚簇索引二级索引辅助索引(上两期中奖名单)

以InnoDB来说，每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引。如果表上定义有主键，那么该主键索引是聚集索引。...提取句子主干，就可以得到索引的本质；索引是数据结构。数据库查询是数据库的最主要功能之一。谁都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。...0x03：聚族索引的缺点聚簇数据最大限度的提高了I/O密集型应用的性能，但如果数据全部都放在内存中，则访问的顺序就没有那么重要了，聚簇索引也就没有那么优势了；插入速度严重依赖于插入顺序。...按照主键的顺序插入是加载数据到InnoDB表中速度最快的方式。但如果不是按照主键顺序加载数据，那么在加载完成后最好使用OPTIMIZE TABLE命令重新组织一下表。...聚簇索引可能导致全表扫描变慢，尤其是行比较稀疏，或者由于页分裂导致数据存储不连续的时候。二级索引（非聚簇索引）可能比想象的要更大，因为在二级索引的叶子节点包含了引用行的主键列。

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深入浅出数据库索引

然而，会使用索引是一回事，而深入理解索引原理又能恰到好处使用索引又是另一回事，这完全是两个天差地别的境界（我自己也还没有达到这层境界）。...很大一部份程序员对索引的了解仅限于到“加索引能使查询变快”这个概念为止。为什么要给表加上主键？为什么加索引后会使查询变快？为什么加索引后会使写入、修改、删除变慢？...如果开发的应用使用的数据库表中只有1万条数据，那么了解与不了解真的没有差别，然而，如果开发的应用有几百上千万甚至亿级别的数据，那么不深入了解索引的原理，写出来程序就根本跑不动，就好比如果给货车装个轿车的引擎...如果把这张表转换成平衡树结构（一棵非常茂盛和节点非常多的树），假设这棵树有10层，那么只需要10次IO开销就能查找到所需要的数据，速度以指数级别提升，用大O标记法就是O(log n)，n是记录总树，底数是树的分叉数...不管以任何方式查询表，最终都会利用主键通过聚集索引来定位到数据，聚集索引（主键）是通往真实数据所在的唯一路径。

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MySQL索引为什么要用B+树实现？

前言在从一堆数据中查找指定的数据时，我们常用的数据结构是哈希表和二叉查找树，表本质上就是一堆数据的集合，所以MySQL数据库用了B+树和哈希表来实现索引 B+树是通过二叉查找树，再由平衡二叉树，B树（...首先判断表中是否有非空的唯一索引，如果有，则该列即为主键如果不符合上述条件，InnoDB存储引擎自动创建一个6字节大小的指针作为索引如果有多个非空唯一索引时，InnoDB存储引擎将选择建表时第一个定义的非空唯一索引作为主键...聚集索引：数据行的物理顺序与列值（一般是主键的那一列）的逻辑顺序相同，一个表中只能拥有一个聚集索引。...图1用的就是聚集索引非聚集索引：定义：该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同，一个表中可以拥有多个非聚集索引。...图2用的就是非聚集索引最后再说一个联合索引，联合索引是指对表上的多个列进行索引。

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SQL Server索引解析(Index)

索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能，加快数据的查询速度与减少系统的响应时间。但是索引对于提高查询性能也不是万能的，也不是建立越多的索引就越好。...聚集索引和非聚集索引的根本区别是表记录的排列顺序和与索引的排列顺序是否一致，其实理解起来非常简单，还是举字典的例子：如果按照拼音查询，那么都是从a-z的，是具有连续性的，a后面就是b，b后面就是c，聚集索引就是这样的...，他是和表的物理排列顺序是一样的，例如有id为聚集索引，那么1后面肯定是2,2后面肯定是3，所以说这样的搜索顺序的就是聚集索引。...非聚集索引就和按照部首查询是一样是，可能按照偏房查询的时候，根据偏旁‘弓’字旁，索引出两个汉字，张和弘，但是这两个其实一个在100页，一个在1000页，（这里只是举个例子），他们的索引顺序和数据库表的排列顺序是不一样的...在这里简单的说一下，聚集索引就是在数据库被开辟一个物理空间存放他的排列的值，例如1-100，所以当插入数据时，他会重新排列整个整个物理空间，而非聚集索引其实可以看作是一个含有聚集索引的表，他只仅包含原表中非聚集索引的列和指向实际物理表的指针

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Mysql中的索引

Mysql索引类型 Primary key/主键索引,Innodb 中又叫聚簇索引,InnoDB存储引擎的表会存在主键（唯一非null），如果建表的时候没有指定主键，则会使用第一非空的唯一索引作为聚集索引...聚簇索引聚簇索引的排列顺序和记录的排列顺序是一致的，所以查询比较快,只要找到一个索引值记录,其余连续性的记录在物理表也会连续存放缺点是:新增比较慢,为了保证索引的排列顺序和记录的排列顺序是一致的，在插入数据的时候...下面是一颗标准的红黑树 img 红黑树与AVL树相比,红黑树的查询效率会有所下降,这是因为树的平衡性变差,高度更高。...但是磁盘的读取速度相比与内存会差百,千倍,所以我们应该尽量减少查磁盘的次数。...非聚集索引与聚集索引的区别在于非聚集索引的叶子节点不存储表中的数据，而是存储该列对应的主键，想要查找数据我们还需要根据主键再去聚集索引中进行查找，这个再根据聚集索引查找数据的过程，我们称为回表。

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数据库索引知识总结

什么是索引？索引是关系数据库中对某一列或多个列的值进行预排序的数据结构。通过索引，可以让数据库不必全表扫描，直接快速访问到符合条件的记录，大大加快了查询速度。...索引的效率，优点，缺点索引的效率取决于索引列的值是否散列，即该列的值如果越互不相同，那么索引效率越高。...索引的优点是提高了查询效率，缺点是在插入、更新和删除记录时，需要同时修改索引，因此，索引越多，插入、更新和删除记录的速度就越慢。...50%男 %50女，建立索引也不会提高查询效率为什么加索引后会使查询变快？...按照物理分类，索引可分为： ①聚集索引：以主键创建的索引；聚集索引的叶子节点存储的是表中的数据； ②非聚集索引：非主键创建的索引；非聚集索引在叶子节点存储的是主键和索引列；使用非聚集索引查询数据，会查询到叶子上的主键

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索引初探（二）

我们的字典本身就像是一个聚集索引，我们根据拼音查找目录，然后直接可以找到查询字的页，而字典正文就是按照拼音的顺序进行的排序。从中我们不难总结聚集索引的特点：物理排序与逻辑排序顺序一致。...同时我们在对比数据的排序如图所示，在添加聚集索引前，数据以堆的形式按照先后顺序排列，增加聚集索引后，按照索引字段进行了逻辑排序。...接下来我们简单讨论一下： 1)聚集索引与插入操作最简单的情况下，插入操作根据索引找到对应的数据页，然后通过挪动已有的记录为新数据腾出空间，最后插入数据。...这个行定位符的具体内容取决于它建立在以堆形式的表还是以B树组织的表，换句话说也就是这张表是否建立了聚集索引会影响到非聚集索引的行定位符。...比如当插入索引是就会引发一些列的操作从而影响系统性能，当然鱼和熊掌不能兼得，还得根据实际情况客观分析来建立合适的索引体系。下一节将专门展开介绍非聚焦索引。

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深入浅出数据库索引原理

然而，会使用索引是一回事，而深入理解索引原理又能恰到好处使用索引又是另一回事，这完全是两个天差地别的境界（我自己也还没有达到这层境界）。...很大一部份程序员对索引的了解仅限于到“加索引能使查询变快”这个概念为止。为什么要给表加上主键？为什么加索引后会使查询变快？为什么加索引后会使写入、修改、删除变慢？...如果开发的应用使用的数据库表中只有1万条数据，那么了解与不了解真的没有差别，然而，如果开发的应用有几百上千万甚至亿级别的数据，那么不深入了解索引的原理，写出来程序就根本跑不动，就好比如果给货车装个轿车的引擎...如果把这张表转换成平衡树结构（一棵非常茂盛和节点非常多的树），假设这棵树有10层，那么只需要10次IO开销就能查找到所需要的数据，速度以指数级别提升，用大O标记法就是O(log n)，n是记录总树，底数是树的分叉数...不管以任何方式查询表，最终都会利用主键通过聚集索引来定位到数据，聚集索引（主键）是通往真实数据所在的唯一路径。

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