聚簇索引和非聚簇索引B+树的关系

ops/2024/11/1 14:49:36/

在数据库系统中,聚簇索引和非聚簇索引通常都基于 B+ 树 实现(例如 MySQL 的 InnoDB 引擎)。尽管它们的数据存储方式有所不同,但其底层结构和 B+ 树 的特性相辅相成,适合于高效的查询操作。以下是聚簇索引、非聚簇索引和 B+ 树的详细区别和联系。


1. B+ 树的结构和特点

概念
B+ 树是一种多路平衡树,是数据库和文件系统中常用的数据结构。每个节点存储多个元素,并且 B+ 树具有严格的平衡结构,确保从根节点到每个叶子节点的路径长度相同。B+ 树可以快速定位数据,大幅减少磁盘 I/O 次数。

特点

  • 非叶子节点只存储索引值:B+ 树的非叶子节点仅用于存储索引值,而数据存储在叶子节点。
  • 叶子节点链表:叶子节点包含指向相邻叶子的链表指针,方便范围查询。
  • 平衡性:每次插入或删除操作都保持树的平衡,使得从根到叶子的路径长度相等,确保查询性能稳定。
  • 范围查找高效:在 B+ 树的叶子节点中,数据按照索引顺序链接,这使得范围查询效率高。

2. 聚簇索引和 B+ 树的关系

聚簇索引基于 B+ 树来存储数据和索引。在 B+ 树中的叶子节点不仅包含索引值,还包含实际的数据行。

特点

  • B+ 树结构:聚簇索引使用 B+ 树的结构,叶子节点存储表的实际数据。
  • 物理排序:聚簇索引将数据按索引列的顺序存储在一起,这样数据和索引一体化。
  • 快速查询:聚簇索引直接将查询命中在叶子节点上,减少了数据访问的跳转和查找成本。

总结
在 InnoDB 中,聚簇索引的 B+ 树的每个叶子节点存储了完整的行数据,因此查询主键值可以直接通过聚簇索引找到数据,不需要二次查找。


3. 非聚簇索引和 B+ 树的关系

非聚簇索引同样是基于 B+ 树实现的,但其叶子节点只存储索引列值及对应数据位置的指针(或主键值,而不存储完整的数据行)。

特点

  • 独立的 B+ 树:非聚簇索引是独立的 B+ 树结构,叶子节点存储索引值和指向数据位置的指针。
  • 指向数据行:非聚簇索引的叶子节点不包含实际数据行,因此在查询时需要一次额外的查找来获取数据行。
  • 多列索引:非聚簇索引支持多列组合索引,每个组合列都会生成一棵独立的 B+ 树。

总结
非聚簇索引的 B+ 树在查询时需要通过指针或主键再次定位实际数据,通常会有二次查找的开销。


4. 聚簇索引、非聚簇索引与 B+ 树的对比

特性B+ 树聚簇索引非聚簇索引
结构多层平衡树,叶子节点存数据或指针基于 B+ 树,叶子节点存储数据基于 B+ 树,叶子节点存储指针
叶子节点存储索引值及数据或指针索引值和实际数据行索引值和指向数据的指针
查询效率高效的范围查询和查找查询主键效率高查询非主键列时有二次查找
数据物理顺序与索引顺序无关数据和索引顺序一致数据顺序与索引顺序无关
数据插入影响插入、删除可能引起树重平衡插入、删除影响数据物理顺序插入、删除不影响数据物理顺序

总结

  • 聚簇索引 使用 B+ 树的叶子节点直接存储实际数据行,表中的数据按照聚簇索引列排序存储。
  • 非聚簇索引 使用独立的 B+ 树,叶子节点存储索引值和指向数据行的指针。
  • B+ 树 本质是多路平衡树,聚簇索引和非聚簇索引都依赖 B+ 树的结构来提升查询效率。

http://www.ppmy.cn/ops/130162.html

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