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主键、聚集索引、辅助索引
所以，不要说 “主键就是聚集索引”，应该这样说：“聚集索引一般都是加在主键上的”。 聚集索引和辅助索引的关系 辅助索引（Secondary Index）也称为 非聚集索引、二级索引。 也就是说，辅助索引的叶子节点包含的是：每行数据的辅助索引键 + 该行数据对应的聚集索引键。 当通过辅助索引来寻找数据时，InnoDB 存储引擎会先遍历辅助索引并通过叶子节点获得某个辅助索引键对应的聚集索引键，然后再通过聚集索引来找到一个完整的行记录。 举个例子，如果在一棵高度为 3 的辅助索引树中查找数据，那需要对这棵辅助索引树遍历 3 次找到指定聚集索引键，如果聚集索引树的高度同样为 3，那么还需要对聚集索引树进行 3 次查找，最终找到一个完整的行数据所在的页 另外，很显然的是，辅助索引的存在并不影响数据在聚集索引中的组织，因此每张表上可以有多个辅助索引。
1.2K10编辑于 2022-02-23 - 来自专栏IT专栏
MySQL中InnoDB引擎的辅助索引扩展
而对于辅助索引，非叶子节点只存储辅助索引对应的索引字段，而叶子节点的data字段存储主键索引的值。 所以当我们需要根据辅助索引查找行记录时，需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。 但当我们按照辅助索引查询时，查询的结果是先按按辅助索引从小到大排序，辅助索引值相同时则是按主键索引从小到大排序。那InnoDB是如何做到这一点的呢？这就涉及到本文要讲的辅助索引的索引扩展特性。 从参考博客4、5、6、7来看，感觉辅助索引的非叶子节点和叶子节点一样，同时存储了辅助索引值和主键索引值。 其实换个角度想，不管InnoDB是否做索引扩展，上面右图的存储结构都能满足其功能要求。具体来说就是，上面右图的存储方式保证了辅助索引先按照辅助索引字段进行排序，当辅助索引字段相同时按主键索引排序。
1.3K20发布于 2021-11-22 - 来自专栏JAVA乐园
MySQL 聚簇索引 二级索引 辅助索引(上两期中奖名单)
MySQL中每个表都有一个聚簇索引( clustered index )，除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引，又叫辅助索引( secondary indexes )。 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。 这种数据结构，就是索引。 聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。 如果没有使用聚族索引，则每封邮件都可能导致一次磁盘I/O； 数据访问更快。聚族索引将索引和数据保存在同一个B-Tree中，因此从聚族索引中获取数据通常比在非聚族索引中查找更快。 二级索引访问需要两次索引查找，而不是一次。 有关二级索引需要两次索引查找的问题？ 答案在于二级索引中保存的“行指针”的实质。
1.1K20发布于 2020-06-22 - 来自专栏每月技术成长
Agent 辅助升级 vuetify 4 with tailwind v4 实践分析
近期发现Vuetify发布4.0版本，同时官方也给出了Vuetifyv4withTailwindv4的示例，正好手头上CNB的NPC额度+Copilotchat额度足够，于是分别通过Codebuddy与 Copilot对于已有的两个Vuetifyv3+Tailwindv4项目进行升级，测试Vuetifyv4及两家agnet能力。 Copilt辅助升级Vuetifyv4withTailwindv4实验条件Copilot+doubao2.0code展开代码语言：TXTAI代码解释1.将vuetify3升级至vuetify42.基于https ://vuetifyjs.com/en/blog/building-with-vite-and-tailwindcss/解决vuetify4与tailwindcssv4兼容性问题4.运行测试5.对整个过程进行总结实验结果 Codebuddy辅助升级Vuetifyv4withTailwindv4实验条件CNBWEBIDE中Codebuddy插件+GLM5.1（主要）/GLM5.0/Kimi2.5展开代码语言：TXTAI代码解释
11810编辑于 2026-04-11 - 来自专栏changxin7
4.MySQL索引原理
四 聚集索引与辅助索引 在数据库中，B+树的高度一般都在2~4层，这也就是说查找某一个键值的行记录时最多只需要2到4次IO，这倒不错。 数据库中的B+树索引可以分为聚集索引（clustered index）和辅助索引（secondary index）， 聚集索引与辅助索引相同的是：不管是聚集索引还是辅助索引，其内部都是B+树的形式，即高度是平衡的 表中除了聚集索引外其他索引都是辅助索引（Secondary Index，也称为非聚集索引），与聚集索引的区别是：辅助索引的叶子节点不包含行记录的全部数据。 辅助索引的存在并不影响数据在聚集索引中的组织，因此每张表上可以有多个辅助索引，但只能有一个聚集索引。 由于buy_log表有辅助索引，而辅助索引远小于聚集索引，选择辅助索引可以减少IO操作，故优化器的选择如上key为userid辅助索引 对于（a,b）形式的联合索引，一般是不可以选择b中所谓的查询条件。
79910发布于 2019-09-10 - 来自专栏大数据学习笔记
Neo4J：索引
本文链接：https://blog.csdn.net/chengyuqiang/article/details/102685464 创建索引 create index on :Dude(name) ? 使用索引查询 MATCH (n:Dude) WHERE n.name IN ["A1","C1"] RETURN n ? 显式使用索引 match (d:Dude{name:"B2"}) using index d:Dude(name) return d ?
89810发布于 2019-10-24 - 来自专栏小工匠聊架构
MySQL-索引优化篇(4)_索引的维护
---- 删除重复索引 举个例子 ，对id 建立了多个索引 ，重复索引 primary key(id) 【主键索引】, unique key(id) 【唯一索引】, index(id)【普通索引】 主键上 MySQL会自动创建索引的，所以就么有必要再对主键建立 唯一索引，更没有必要建立普通索引了。 ---- 删除冗余索引 举个例子 index(a) , index(a,b) 在a上建立普通索引 ， 在a 、b 建立了联合索引。 这种情况是冗余的， 只需要保存 那个联合索引中就行了，删除 对a 单独建立的普通索引即可。 因为 a 都在左侧， 所以 查询a， 也是可以走那个联合索引的。 ---- primary key(id), index(a, id) 这种情况是冗余的，因为Innodb中对于二级索引会自动增加 主键索引，所以 也是没必要对a 和 主键id 建立联合索引的。
50730发布于 2021-08-17 - 来自专栏逸鹏说道
维护索引（4）——通过重组索引提高性能
总得来说，重组会清空当前的B-TREE，特别是索引的叶子节点，重组数据页和消除碎片。和重建不同，重组不会添加任何新数据页。 准备工作： 为了了解是否有必要重组索引，需要首先查看碎片程度，如果在10%以下，那一般没必要做什么维护，如果在10%~30%，就建议进行重组。 步骤： 1、 以下各种重组索引的方法： --不指定参数重组索引： ALTER INDEX [idx_refno] ON [ordDemo] REORGANIZE GO --重组表中所有索引 ： ALTER INDEX ALL ON [ordDemo] REORGANIZE GO --使用DBCC INDEXDEFRAG重建表上所有索引： DBCC INDEXDEFRAG 分析： 索引重组，也可以称为碎片重组，对单独索引的操作将使用单独的线程。不可以并行操作。所以同一时刻只有一个索引被操作。
96080发布于 2018-04-11 - 来自专栏悠扬前奏的博客
Neo4j-3.1 索引
Neo4j支持节点或关系上的索引，以提高程序的性能 可以为具有相同标签名称的所有节点的属性创建索引 可以在MATCH或WHERE或IN运算上使用索引来提高语句的执行效率 索引操作： CREATE Index 创建索引 语法，冒号（:)运算符用于引用节点或关系标签名称： CREATE INDEX ON :<label_name> (<property_name>) Drop Index 丢弃索引 语法,
47520发布于 2019-12-11 - 来自专栏IT云清
4.Elasticsearch索引文档
存储数据到es中的行为叫做索引，索引一个文档前，需要确定这个文档存放在哪里；一个es集群可以包含多个索引，每个索引可以包含多个类型，每个类型中又可以存储不同的文档，每个文档可以有多个属性。 倒排索引： 关系型数据库通过增加一个 索引 比如一个 B树（B-tree）索引 到指定的列上，以便提升数据检索速度。 索引内 - 4.people索引保存在es集群中 上面这四步，我们用一条命令即可完成 PUT people/user/1 { "id":1, "name":"张三", "age":18, "杭州", "interests": [ "bastkeyball", "football" ], "create_time":"2018-02-04" } PUT people/user/4 { "id":4, "name":"张飞", "age":27, "address":"宁波", "interests": [ "bastkeyball", "football" ]
76320发布于 2019-01-22 利用Skeema与AI辅助优化MySQL索引的实践与思考
这个过程存在几个痛点：需要深厚的数据库内部知识多列索引的列顺序选择困难难以平衡查询性能与写入开销缺乏对未来查询模式的预见性AI辅助工具的选择：Skeema + 内置AI建议经过调研，我选择了Skeema dev-db.example.com -u root -p --schema orders_schema配置.skeema文件，启用AI建议功能：default-character-set=utf8mb4default-collation =utf8mb4_unicode_ci# AI建议配置enable-ai-index-advisor=trueai-advisor-url=https://advisor.skeema.ioai-advisor-min-query-count 有次它建议为一个极少使用的查询添加索引，我选择忽略这个建议，因为维护索引的开销大于收益。索引维护成本：添加索引会增加写操作的开销。 /bin/skeema index advise --environment production --output report.txt总结通过Skeema的AI辅助索引优化，我们系统性地解决了订单查询的性能瓶颈
28910编辑于 2025-09-11- 来自专栏一个会写诗的程序员的博客
聚合索引和辅助索引有什么区别?【BAT 面试题宝库附详尽答案解析】
B+索引在数据库中有一个特点是高扇出性，因此在数据库中，B+树的盖度一般都在 2~4层，这也就是说查找某一键值的行记录时最多只需要 2到4次IO， 这倒不错。 因为当前一般的机械硬盘每秒至少可以做100次IO，2~4 次的IO意味查询时间只需 0.02 ~ 0.04 秒。 辅助索引 在MyISAM中，主索引和辅助索引在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是唯一的，而辅助索引的key可以重复。下图在Col2上建立一个辅助索引 ? 2 辅助索引 辅助索引（Secondary Index，也称为非聚集索引）. InnoDB的所有辅助索引都引用主键作为data域。下图为定义在Col3上的一个辅助索引 ? 辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。 InnoDB 的索引能提供一种非常快速的主键查找性能。
2.7K41发布于 2019-12-20 - 来自专栏程序员千羽
MySQL进阶笔记-4(索引的使用)
varchar (100), `createtime` datetime, primary key(`sellerid`) )engine=innodb default charset=utf8mb4; 根据前面的两个字段name ， status 查询是走索引的， 但是最后一个条件address 没有用到索引。 4). 不要在索引列上进行运算操作， 索引将失效。 5). 尽量使用覆盖索引，避免select * 尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列完全包含查询列）），减少select * 。 如果查询列，超出索引列，也会降低性能。 如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。 10). is NULL ， is NOT NULL 有时索引失效。 11). in 走索引， not in 索引失效。 12). 单列索引和复合索引。 尽量使用复合索引，而少使用单列索引 。
46550编辑于 2021-12-29 - 来自专栏用户7737280的专栏
mysql 有4种不同的索引
主键索引（PRIMARY） 数据列不允许重复，不允许为NULL，一个表只能有一个主键 唯一索引（UNIQUE） 数据列不允许重复，允许为NULL值，一个表允许多个列创建唯一索引。 ,column2); 创建唯一组合索引 普通索引（INDEX） 可以通过 ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column); 创建普通索引 可以通过 ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(column1, column2, column3); 创建组合索引 全文索引（FULLTEXT） 可以通过 ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT (column);https://www.alwdzr.com 创建全文索引 索引并非是越多越好，创建索引也需要耗费资源 ，一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和删除时要花费较多的时间维护索引 二级索引：叶子节点中存储主键值，每次查找数据时，根据索引找到叶子节点中的主键值，根据主键值再到聚簇索引中得到完整的一行记录 排除缓存
1.3K60发布于 2020-09-09 - 来自专栏学而时习之
MySQL基础篇4 mysql的索引
以innodb的一个整数字段索引为例, 这个n差不多是1200, 这颗树高是4的时候, 就可以存1200的三次方这个值.考虑到树根的数据快总在内存中, 一个10亿行的表上一个整数字段的索引, 查找一个值最多只需要访问 如果用身份证号做主键，那么每个二级索引的叶子节点占用约 20 个字节，而如果用整型做主键，则只要 4 个字节，如果是长整型（bigint）则是 8 个字节 所以, 主键长度越小, 普通索引的叶子节点就越小 =500, 对应r4; 在 k 索引树取下一个值 k=6，不满足条件，循环结束 回到主键索引树搜索的过程, 叫做回表. 上述过程读k索引3次(1,3,5), 回表两次(2, 4) 由于查询的结果所需的数据只在主键索引上有, 所以不得不回表, 如何避免回表呢? image.png 索引项是按照索引定义里面出现的字段数据排序的 当你的逻辑需求是查到所有名字是“张三”的人时，可以快速定位到 ID4，然后向后遍历得到所有需要的结果 如果你要查的是所有名字第一个字是“
62540发布于 2020-05-18 - 来自专栏全栈程序员必看
数据库4种索引类型_数据库索引类型
以MKVCache为例，使用的哈希算法在如下文件中： MKHash.h MKHash.cpp DCache在内存中将数据分为索引区和数据区： 数据区用于存储真实的数据 索引区只记录索引的值和对应数据区的地址 哈希区 这里定义了2种哈希索引结构： 主key的索引 联合key的索引 在 tc_multi_hashmap_malloc.h文件中，主key的哈希结构定义： /** * 主key HashItem * key个数 }__attribute__((packed)); _iMainKeyAddr， 主key索引到的数据偏移地址； _iListCount， 相同hash值的主key个数。 uint32_t _iListCount; //链表个数 }__attribute__((packed)); 说明： “联合key”就是二级索引，类似于我们写sql时 现在可以把索引的图补全了： 哈希冲突 前面提到DCache采用链表方式处理哈希冲突，具体如何处理的呢？感兴趣的同学可以去研究一下源码（ps：源码比较难懂，需要下功夫）。
1.2K30编辑于 2022-11-03 - 来自专栏侯哥的Python分享
Mysql高级4-索引的使用规则
1 row in set, 1 warning (0.00 sec) 说明1：通过explain执行计划，可以查看使用的key仍然是mto,但是key_len只有66，比上一条的key_len少了4位 说明operator_staff_id的索引失效，并且operator_staff_id的长度为4 案例3：使用method+operator_staff_id查询 mysql> explain select 62，说明trader_staff_id的索引长度也为4 案例4：使用trader_staff_id + operator_staff_id查询 mysql> select * from account_transaction | account_transaction | NULL | index_merge | PRIMARY,trade_index | PRIMARY,trade_index | 4,62 --+-------------+---------+-------+------+----------+-------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) 案例4：
69540编辑于 2023-07-31 - 来自专栏函数式编程语言及工具
search（5）- elastic4s-构建索引
按照计划，这篇开始尝试用elastic4s来做一系列索引管理和搜索操作示范。前面提过，elastic4s的主要功能之一是通过组合Dsl语句形成json请求。 与ES7.6还有很多不兼容的地方，或者说是elastic4s还有许多没来得及更新的地方。 ：先删除同名称索引、创建索引、构建mapping： import com.sksamuel.elastic4s.ElasticClient import com.sksamuel.elastic4s.akka 优点是响应式标准兼容，用队列queue来缓冲密集请求 2、在删除索引前为甚么不先检查一下同名索引是否存在？ 试过了，一是deleteIndex,createIndex返回结果与实际删除、构建操作可能有些延迟，createIndex会返回索引已经存在错误, mapping会出现索引不存在错误。
64530发布于 2020-04-23 - 来自专栏从零开始学自动化测试
httprunner 4.x学习 - 6.debugtalk辅助函数的使用
前言 httprunner 4.x 可以支持go语言和python语言写辅助函数，本篇主要介绍python语言写辅助函数。 debugtalk辅助函数 在项目根目录新建 debugtalk.py 文件写辅助函数可以实现自动化生成动态参数。 return time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") def rand_str(): """生成随机字符串""" return str(uuid.uuid4(
69420编辑于 2023-08-22 - 来自专栏秋枫学习笔记
AT4CTR: 对比学习构建辅助任务提升CTR预估性能
关注我们，一起学习 标题: AT4CTR: Auxiliary Match Tasks for Enhancing Click-Through Rate Prediction 地址：https://arxiv.org 导读 本文主要是针对CTR预估中数据稀疏性问题提出的相关方法，再原有的ctr预估模型中引入了一个辅助匹配任务，通过对比学习来提高点击率预测精度（AT4CTR）。 本节设计了第二个辅助匹配任务，通过将InfoNCE作为全softmax的近似值来执行下一个item的预测任务。将过去的行为视为用户的表征，将下一个行为视为会交互的目标item。
1.2K10编辑于 2024-01-03
腾讯云开发者
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