


Perbezaan 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.
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!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

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

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Peranan utama MySQL dalam aplikasi web adalah untuk menyimpan dan mengurus data. 1.MYSQL dengan cekap memproses maklumat pengguna, katalog produk, rekod urus niaga dan data lain. 2. Melalui pertanyaan SQL, pemaju boleh mengekstrak maklumat dari pangkalan data untuk menghasilkan kandungan dinamik. 3.MYSQL berfungsi berdasarkan model klien-pelayan untuk memastikan kelajuan pertanyaan yang boleh diterima.

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Berbanding dengan bahasa pengaturcaraan lain, MySQL digunakan terutamanya untuk menyimpan dan mengurus data, manakala bahasa lain seperti Python, Java, dan C digunakan untuk pemprosesan logik dan pembangunan aplikasi. MySQL terkenal dengan prestasi tinggi, skalabilitas dan sokongan silang platform, sesuai untuk keperluan pengurusan data, sementara bahasa lain mempunyai kelebihan dalam bidang masing-masing seperti analisis data, aplikasi perusahaan, dan pengaturcaraan sistem.

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Operasi asas MySQL termasuk membuat pangkalan data, jadual, dan menggunakan SQL untuk melakukan operasi CRUD pada data. 1. Buat pangkalan data: createdatabasemy_first_db; 2. Buat Jadual: CreateTableBooks (Idintauto_IncrementPrimaryKey, Titlevarchar (100) NotNull, Authorvarchar (100) NotNull, Published_yearint); 3. Masukkan Data: InsertIntoBooks (Tajuk, Pengarang, Published_year) VA

Innodbbufferpool mengurangkan cakera I/O dengan data caching dan halaman pengindeksan, meningkatkan prestasi pangkalan data. Prinsip kerjanya termasuk: 1. Bacaan Data: Baca data dari Bufferpool; 2. Penulisan Data: Selepas mengubah suai data, tulis kepada Bufferpool dan menyegarkannya ke cakera secara teratur; 3. Pengurusan cache: Gunakan algoritma LRU untuk menguruskan halaman cache; 4. Mekanisme Membaca: Muatkan halaman data bersebelahan terlebih dahulu. Dengan saiz bufferpool dan menggunakan pelbagai contoh, prestasi pangkalan data dapat dioptimumkan.

MySQL dengan cekap menguruskan data berstruktur melalui struktur jadual dan pertanyaan SQL, dan melaksanakan hubungan antara meja melalui kunci asing. 1. Tentukan format data dan taip apabila membuat jadual. 2. Gunakan kunci asing untuk mewujudkan hubungan antara jadual. 3. Meningkatkan prestasi melalui pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan. 4. Secara kerap sandaran dan memantau pangkalan data untuk memastikan pengoptimuman keselamatan data dan prestasi.

MySQL bernilai belajar kerana ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang sesuai untuk penyimpanan data, pengurusan dan analisis. 1) MySQL adalah pangkalan data relasi yang menggunakan SQL untuk mengendalikan data dan sesuai untuk pengurusan data berstruktur. 2) Bahasa SQL adalah kunci untuk berinteraksi dengan MySQL dan menyokong operasi CRUD. 3) Prinsip kerja MySQL termasuk seni bina klien/pelayan, enjin penyimpanan dan pengoptimum pertanyaan. 4) Penggunaan asas termasuk membuat pangkalan data dan jadual, dan penggunaan lanjutan melibatkan menyertai jadual menggunakan Join. 5) Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu kebenaran, dan kemahiran debugging termasuk menyemak sintaks dan menggunakan perintah menjelaskan. 6) Pengoptimuman prestasi melibatkan penggunaan indeks, pengoptimuman penyata SQL dan penyelenggaraan pangkalan data yang tetap.
