什么索引只能在數(shù)據(jù)庫(kù)表存在？

是唯一索引、主鍵索引和聚集索引，只能存在于數(shù)據(jù)庫(kù)表中。

其中，一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表只能有一個(gè)聚集索引，可以有多個(gè)非聚集索引。聚集索引根據(jù)鍵值對(duì)表中的數(shù)據(jù)行進(jìn)行排序和存儲(chǔ)。

每個(gè)表只能有一個(gè)聚集索引，因?yàn)閿?shù)據(jù)行本身只能按一種順序存儲(chǔ)。非聚集索引包含索引鍵值和指向表數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置的行定位器。

mysql聚合索引怎么起作用？

聚集索引類似于一本書。;的目錄。聚集索引的順序與實(shí)際數(shù)據(jù)的物理排列順序一致。創(chuàng)建聚集索引時(shí)，數(shù)據(jù)將根據(jù)索引鍵的順序重新排列，并且只能有一個(gè)聚集索引。我不我不知道你說(shuō)的聚集索引列是不是聚集索引，但是我記得SQL索引從存儲(chǔ)的角度分為非聚集索引和聚集索引，從維護(hù)和管理的角度分為我的唯一索引、復(fù)合索引和系統(tǒng)內(nèi)置索引。學(xué)過(guò)，用的少了就忘了。請(qǐng)不要。;如果我犯了錯(cuò)誤，你不要介意。

sql數(shù)據(jù)庫(kù)搜索，同時(shí)滿足兩個(gè)搜索關(guān)鍵詞~怎么弄？

在SQLS:。

在聚集索引B樹中，只有葉節(jié)點(diǎn)實(shí)際存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，而其他根節(jié)點(diǎn)和中間節(jié)點(diǎn)只是用來(lái)存儲(chǔ)尋找葉節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)。

每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)就是一個(gè)頁(yè)面，每個(gè)頁(yè)面都是不可分割的。SQLS:。

因?yàn)樵赟QLS:的例子。

我們創(chuàng)建一個(gè)表，這個(gè)表的每一行都是由int(4字節(jié))、char(999字節(jié))和varchar(0字節(jié))組成的，所以每一行都是1003字節(jié)，所以8行占用1003*88024字節(jié)加上一些內(nèi)部開銷，可以容納在一個(gè)頁(yè)面:中。

當(dāng)我們隨意更新一行中的col3字段時(shí)，新數(shù)據(jù)無(wú)法容納在頁(yè)面中，從而導(dǎo)致分頁(yè):。

尋呼:后的示意圖

分頁(yè)時(shí)，如果新頁(yè)和當(dāng)前頁(yè)物理上不連續(xù)，也會(huì)造成外部碎片。

內(nèi)部碎片和外部碎片對(duì)查詢性能的影響

如上所述，外部碎片對(duì)性能的影響主要是因?yàn)樾枰嗟目鐓^(qū)域掃描，導(dǎo)致更多的IO操作。

但內(nèi)部碎片會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)行分布在更多的頁(yè)面中，加重掃描的頁(yè)面樹，降低查詢性能。

讓讓我們通過(guò)一個(gè)例子來(lái)看一看。我們?cè)趧偛诺谋砀裰腥藶榈夭迦肓艘恍?shù)據(jù)，造成了:內(nèi)部的碎片化。

通過(guò)觀察這些碎片，我們發(fā)現(xiàn)這些碎片已經(jīng)到達(dá)了一個(gè)相對(duì)較高的高度，:。

通過(guò)查看碎片整理前后的IO，我們可以看到:的IO已經(jīng)大大減少了。

碎片的解決方案

基本上，所有的解決方案都是基于索引的重建和排列，只是不同。

1.刪除索引并重建它

這不是一個(gè)好辦法。在刪除索引期間，索引將不可用，這將導(dǎo)致阻塞。但是，刪除聚集索引將導(dǎo)致相應(yīng)的非聚集索引重新生成兩次(刪除時(shí)重新生成，建立時(shí)重新生成)。這種方法雖然不好，但是對(duì)于索引排序是最有效的。

2.使用DROP_:。

讓讓我們看一個(gè)例子，:。

It上面是同一個(gè)表。我插入31條數(shù)據(jù)，它占據(jù)了4頁(yè):。

通過(guò)設(shè)置填充因子，頁(yè)面被設(shè)置為第5頁(yè)上的:。

這時(shí)，我將插入另一頁(yè)，這不會(huì)引起:分頁(yè)。

上述概念可以用下圖來(lái)解釋::。

可以看出，使用填充因子會(huì)減少更新或插入時(shí)的頁(yè)面數(shù)量，但由于需要更多的頁(yè)面，搜索性能會(huì)相應(yīng)損失。