通俗易懂 索引、单列索引、复合索引、主键、唯一索引、聚簇索引、非聚簇索引、唯一聚簇索引 的区别与联系

索引，包括单列、复合、主键、唯一、聚簇及非聚簇等类型，在提升数据库查询性能方面扮演着重要角色。
以下是它们各自的特点和关联性概述：
索引：作为数据存储的辅助工具，它通过额外的数据结构优化查找速度。

单列索引：仅针对单一字段构建，适用于单一字段频繁查询的场景。

复合索引：由多个字段组合而成，能加速多字段组合查询，但不适用于单一字段查询。

主键：用于唯一标识表中每行数据的字段或字段组合，是特殊类型的唯一索引，不允许null值，通常作为聚簇索引使用。

唯一索引：确保字段或字段组合的值在表中唯一，可与多个字段相关联，允许null值。

聚簇索引：叶子节点存储实际数据，决定数据在磁盘上的物理顺序，适用于查询密集型、更新稀疏型应用。

非聚簇索引：叶子节点存储指向实际数据位置的指针，不影响数据的物理存储顺序。

唯一聚簇索引：结合唯一性和聚簇特性，允许在聚簇索引列存储重复值，这些值在物理顺序上与索引保持一致，且表中必须唯一。

共同点：各类索引旨在提高数据库检索效率。
单列、复合、唯一索引和主键均可以是聚簇或非聚簇的。
主键通常是聚簇索引，但非聚簇主键也可行。
唯一索引和主键确保数据唯一，但主键不支持null，而唯一索引则可以。

数据库中聚簇索引与非聚簇索引的区别[图文]

聚簇索引和非聚簇索引在多个方面存在差异：
物理存储顺序
聚簇索引：数据的物理存储顺序与聚簇索引的排序一致。
换句话说，数据在磁盘上的排列方式就是聚簇索引定义的顺序。

非聚簇索引：与数据的物理存储顺序无关。
非聚簇索引并不会影响数据在磁盘上的排列方式。

索引结构
聚簇索引：以SQL Server为例，聚簇索引的叶节点直接存储数据，这意味着通过聚簇索引可以直接访问到实际的数据行。

非聚簇索引：其叶节点存储的是指向数据块的指针，而非数据本身。
因此，非聚簇索引本质上是在记录数据的位置，而非直接存储数据。

数量限制
聚簇索引：一个表只能存在一个聚簇索引。
这是因为聚簇索引决定了数据的物理存储顺序，而一个表在物理层面上只能有一种存储结构。

非聚簇索引：一个表可以创建多个非聚簇索引。
由于非聚簇索引不会改变数据的物理存储顺序，因此可以根据不同的查询需求创建多个索引。

性能特点
聚簇索引：在插入和排序操作时可能更高效，因为它们直接操作数据本身。
然而，在需要检索全部数据时，聚簇索引的效率可能不如非聚簇索引，因为非聚簇索引可以通过索引节点快速定位到数据块。

非聚簇索引：在查找特定数据时可能更快，因为只需访问较少的索引节点。
但在需要检索全部数据时，非聚簇索引可能需要遍历更多索引节点和数据块，导致效率较低。

总结 聚簇索引和非聚簇索引各有优劣，选择哪种索引类型取决于具体的查询需求和数据特性。
理解它们的工作原理是优化数据库性能的关键。

聚簇索引和非聚簇索引

聚簇索引与非聚簇索引是数据库系统中广泛采用的索引形式。
聚簇索引负责规定数据行的物理排列，每个表仅能配置一个此类索引，因为数据行只能按照单一顺序排列。
此类索引直接关联至存储的数据行，且其键值必须是唯一的。
相对地，非聚簇索引将键值与数据行的物理存储位置区分开来，通过指针指向实际数据行，其键值可以唯一，亦可以非唯一。
在MySQL的InnoDB和MyISAM存储引擎中，这两种索引各有其应用场景。
在InnoDB中，主键索引充当聚簇索引角色，而非主键索引则作为辅助索引，存储主键值。
InnoDB的索引文件与数据文件合并，主键索引包含整个数据记录。
相比之下，MyISAM存储引擎下，所有索引均为非聚簇索引，索引文件独立于数据文件，仅记录数据行的位置。
回表操作往往需要两次索引访问，这增加了I/O和CPU的负担，对查询效率造成一定影响。
通过索引覆盖和索引下推技术，可以减少回表次数，提升查询效率。
聚簇索引在执行范围查询和主键查询时表现更优，而非聚簇索引在等值和覆盖查询中则更为出色。
合理选择索引策略，根据查询需求和访问模式，对于提升数据库性能和响应速度至关重要。

数据库中聚簇索引与非聚簇索引的区别[图文]

数据库中聚簇索引和非聚簇索引的差异解析：
一、核心区别概述： 1 . 存储构造相异：聚簇索引依据索引键值直接排序存储数据行，而非聚簇索引则单独建立索引结构，里面存放的是指向原始数据行的引用。
2 . 查询速度有别：聚簇索引因其数据存放与索引键值顺序一致，直接访问数据，查询速度快；而非聚簇索引需要通过引用逐级查找，查询速度相对较慢。
3 . 数据变动影响不同：聚簇索引在数据增删改时可能调整物理存储位置，而非聚簇索引则不影响数据的物理存储顺序。

二、深入说明： 聚簇索引，又被称为聚集索引，其数据行是按照索引键值物理排序的，即索引键值的排序决定了数据行的存储顺序。
这种索引在查询时能直接定位到数据，从而提升查询效率。
然而，对表的任何数据变动操作都可能需要调整聚簇索引，进而影响物理存储顺序。
通常，聚簇索引用于主键或需要快速唯一查找的场景，比如在大型数据库的分区策略中常见应用。
但要注意，聚簇索引的建立和维护需要更多系统资源，因为它关联到数据的物理存储结构。

非聚簇索引，也称二级索引或辅助索引，其索引结构与数据行物理存储无关，仅包含数据行的引用。
这种索引维护的是数据的逻辑顺序，查询时需通过引用追踪到具体数据行。
虽然非聚簇索引查询效率通常低于聚簇索引，尤其是在大数据量时更为明显，但它在某些特定场景下，如多列组合索引，依然具有优势。
此外，非聚簇索引的创建和维护成本相对较低，适合那些不常进行物理存储结构调整的场景。
实际应用中，可根据数据特性和需求选择合适的索引类型。
通过对比这两种索引的特点，我们可以依据数据库的具体需求来选择最适合的索引类型，从而提升查询效率并优化数据库性能。