索引在mysql中怎么存储的

聚集索引：也称 Clustered Index。是指关系表记录的物理顺序与索引的逻辑顺序相同。由于一张表只能按照一种物理顺序存放，一张表最多也只能存在一个聚集索引。与非聚集索引相比，聚集索引有着更快的检索速度。

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MySQL 里只有 INNODB 表支持聚集索引，INNODB 表数据本身就是聚集索引，也就是常说 IOT，索引组织表。非叶子节点按照主键顺序存放，叶子节点存放主键以及对应的行记录。所以对 INNODB 表进行全表顺序扫描会非常快。

非聚集索引：也叫 Secondary Index。指的是非叶子节点按照索引的键值顺序存放，叶子节点存放索引键值以及对应的主键键值。MySQL 里除了 INNODB 表主键外，其他的都是二级索引。MYISAM，memory 等引擎的表索引都是非聚集索引。简单点说，就是索引与行数据分开存储。一张表可以有多个二级索引。

「Mysql索引原理（六）」聚簇索引

   本节课主要关注InnoDB，但是这里讨论的原理对于任何支持聚簇索引的存储引擎都是适用的。

   叶子节点包含了全部数据，其他节点只包含索引列。InnoDB将通过主键聚集数据，也就是说上图中的“被索引的列”就是主键列。如果没有定义主键，InnoDB会选择一个唯一的非空索引代替。如果没有这样的索引InnoDB会隐式定义一个主键来作为聚簇索引。

   如果主键比较大的话，那辅助索引将会变的更大，因为 辅助索引的叶子存储的是主键值；过长的主键值，会导致非叶子节点占用占用更多的物理空间

所以建议使用int的auto_increment作为主键

   主键的值是顺序的，所以 InnoDB 把每一条记录都存储在上一条记录的后面。当达到页的最大值时，下一条记录就会写入新的页中。一旦数据按照这种顺序的方式加载，主键页就会近似于被顺序的记录填满。

   聚簇索引的数据的物理存放顺序与索引顺序是一致的，即：只要索引是相邻的，那么对应的数据一定也是相邻地存放在磁盘上的。如果主键不是自增id，那么可以想 象，它会干些什么，不断地调整数据的物理地址、分页，当然也有其他一些措施来减少这些操作，但却无法彻底避免。但，如果是自增的，那就简单了，它只需要一 页一页地写，索引结构相对紧凑，磁盘碎片少，效率也高。

   因为MyISAM的主索引并非聚簇索引，那么他的数据的物理地址必然是凌乱的，拿到这些物理地址，按照合适的算法进行I/O读取，于是开始不停的寻道不停的旋转。聚簇索引则只需一次I/O。（强烈的对比）

   不过，如果涉及到大数据量的排序、全表扫描、count之类的操作的话，还是MyISAM占优势些，因为索引所占空间小，这些操作是需要在内存中完成的。

   MyISM使用的是非聚簇索引， 非聚簇索引的两棵B+树看上去没什么不同 ，节点的结构完全一致只是存储的内容不同而已，主键索引B+树的节点存储了主键，辅助键索引B+树存储了辅助键。表数据存储在独立的地方，这两颗B+树的叶子节点都使用一个地址指向真正的表数据，对于表数据来说，这两个键没有任何差别。由于 索引树是独立的，通过辅助键检索无需访问主键的索引树 。

   所以说，聚簇索引性能最好而且具有唯一性，所以非常珍贵，必须慎重设置。 一般要根据这个表最常用的SQL查询方式来进行选择，某个字段作为聚簇索引，或组合聚簇索引 ，这个要看实际情况。

   聚簇索引和非聚簇索引的数据分布有区别，主键索引和二级索引的数据分布也有区别，通常会让人感到困扰和以外，下面通过一个列子来讲解InnoDB和MyISAM是如何存储数据的：

   该表的主键取值1~10000，按照随机顺序插入并使用optimize table命令做了优化。换句话说，数据在磁盘上的存储方式已是最优，但行的顺序是随机的。列col2的值是从1~100之间随机赋值，所以有很多重复的值。

   MyISAM的数据分布很简单，所以先介绍它。MyISAM按照数据插入的顺序存储在磁盘上，如下图所示：

在行的旁边显示行号，从0开始递增。因为行是定长的，所以MyISAM可以从表的开头跳过所需的字节找到需要的行。

col2上的索引

   事实上，MyISAM中主键索引和其他索引在结构上没有什么不同。主键索引就是一个名为PRIMARY的唯一非空索引。

   InnoDB支持聚簇索引，所以使用不同的方式存储同样的数据。

   第一眼看上去，感觉和前面的没什么区别，但是该图显示了整个表，而不是只有索引。因为在InnoDB中，聚簇索引就是表，所以不像MyISAM那样需要独立的行存储，这也是为什么MyISAM索引和数据结构是分开的。

   聚簇索引的每一个叶子节点都包含了主键值。事务ID、用于事务和MVCC的回滚指针以及所有的剩余列。如果主键是一个列前缀索引，InnoDB也会包含完整的主键列和剩下的其他列。

   还有一点和MyISAM不同的是，InnoDB的二级索引和聚簇索引很不相同。InnoDB的二级索引的叶子节点中存储的不是“行指针”，而是主键值，并以此作为指向行的“指针”。这样的策略减少了当出现行移动或者数据页分裂时二级索引的维护工作。使用主键值当作指针会让二级索引占用更多的空间，换来的好处是，InnoDB在移动时无需更新二级索引中的这个“指针”。

   我们在来看一下 col2索引 。

   每一个叶子节点包含了索引列（这里是col2），紧接着是主键值（col1），上图我们省略了非叶子节点这样的细节。InnoDB非叶子节点包含了索引列和一个指向下一级节点的指针。

   最后，以一张图表示InnoDB和MyISAM保存数据和索引的区别。

   前面讲过，最好使用AUTO_INCREMENT自增列来聚集数据，避免随机的、不连续的、值分布范围大的列做聚簇索引，特别是对于I/O密集型的应用。例如，从性能角度考虑，使用UUID来作为聚簇索引则会很糟糕：他使得聚簇索引的插入变得完全随机，这是最坏的情况，使得数据没有任何聚集特性。

   为了演示这一点，我们做两个基准测试：

1、使用证书ID插入userinfo表，和uuid作为主键的userinfo_uuid表

   userinfo_uuid表跟userinfo表除了主键给为UUID，其他字段都一样

   测试这两个表的设计，首先在一个有足够内存容纳索引的服务器上向这两个表各插入100万条记录。然后向两个表继续插入300万数据，使索引的大小超过服务器的内存容量。测试结果如下：

   向UUID主键插入行不仅花费的时间更长，而且索引占用的空间也更大。这一方面是由于主键字段更长，另一方面毫无疑问是由于页分裂和碎片导致的。

   为了明白为什么会这样，来看看往第一个表中插入数据时，索引发生了什么变化。

自整型主键插入

   因为主键是顺序的，所以InnoDB把每一条记录都存在上一条记录的后面。当达到页的最大容量后，下一条记录就会写入到新的页中。一旦数据按照这种顺序的方式加载，主键页就会近似于被顺序的记录填满，这也正是所期望的结果。

UUID插入

   因为新行的主键值不一定比之前插入的大，所以InnoDB无法简单的总是把新行插入到索引的最后，而是需要为新的行寻找合适的位置，通常是已有数据的中间位置，并且分配空间。这会正价很多的额外工作，并导致数据分布不够优化。

缺点：

把这些随机值载入到聚簇索引后，也许需要做一次OPTIMIZE TABLE来重建表并优化页的填充。

结论 ：使用InnoDB时应尽可能地按主键顺序插入数据，并且尽可能地单调增加聚簇键的值来插入新行。

彻底搞懂MySql的B+Tree

官方定义：一种能为mysql提高查询效率的数据结构，索引是为了加速对表中数据行的检索而创建的一种分散存储的数据结构。好比如，一本书，你想找到自己想看的章节内容，直接查询目录就行。这里的目录就类似索引的意思。

如上图中，如果现在有一条sql语句 select * from user where id = 40，如果没有索引的条件下，我们要找到这条记录，我们就需要在数据中进行全表扫描，匹配id = 40的数据。

如果有了索引，我们就可以通过索引进行快速查找，如上图中，可以先在索引中通过id = 40进行二分查找，再根据定位到的地址取出对应的行数据。

现在看来，索引是不是也不过如此。咋们接着往下看。

那么有的同学可能会问，既然索引缺点这么多，那我为什么还要用索引啊？也就是提高了查询速度而已。

提高了查询速度呀，这个绝对是个大优势，在数据量庞大的情况下，我们通过命中索引，能大大的提高查询速度，增删改基本消耗忽略不计。摘抄阿里P3C开发规范。

我们先来看一个sql

执行完后：

奇怪？为什么数据和我插入的顺序不一致呢，竟然给我自动排序好了！！！我们接着看

其实mysql每条数据的存储是这样子的（图自己画的，—_—,将就下）

mysql给我们提供了页的概念，并且有页目录，页目录数据为叶族节点每页的第一条数据id，页目录和每页大小均默认为16KB，如下图：

举个例子：

那么有的小伙伴可能会问，你这样也存不了多少数据呀，那假如我数据量非常多呢，这颗数怎么存呢。

以上表而言，一个id占用8个字节（long类型），name 20个字节，p指针也要占用字节的（大概4~8个字节），我们以最大8来算，那么一条数据大概就是：8+20+8=36，36个字节，那么一页换算一下是 16x1024 = 16384 个字节，那么叶子节点一页可以存储数据量为：16384/36 = 455 条数据。那么页目录又存着id，一个id8个字节，能存储16x1024/8 =2048，2048x455 = 931,840 ...粗略的算了下3层数，能存储数据量为1,908,408,320个 很多了，可能表的字段很多的话，存储数据量稍微少点，但是也很多了。

B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化，使其更适合实现外存储索引结构，InnoDB存储引擎就是用B+Tree实现其索引结构。

这个时候有个问题思考下？为什么mysql推荐ID自增呢？这个时候是不是心里有了答案呢？或许自己可以先想想再看。

我们日常工作中，根据实际情况自行添加的索引都是辅助索引，辅助索引就是一个为了需找主键索引的二级索引，现在找到主键索引再通过主键索引找数据； （这就是所谓的回表查询）

聚簇索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树，同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据，也将聚集索引的叶子节点称为数据页。这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的一部分，每张表只能拥有一个聚簇索引。

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 。具体细节依赖于其实现方式。

聚簇索引的优缺点

优点：

1.数据访问更快，因为聚簇索引将索引和数据保存在同一个B+树中，因此从聚簇索引中获取数据比非聚簇索引更快

2.聚簇索引对于主键的排序查找和范围查找速度非常快 缺点：

1.插入速度严重依赖于插入顺序，按照主键的 顺序插入 是最快的方式，否则将会出现页分裂，严重影响性能。因此，对于InnoDB表，我们一般都会定义一个 自增的ID列为主键 2. 更新主键的代价很高 ，因为将会导致被更新的行移动。因此，对于InnoDB表，我们一般定义主键为不可更新。 3.二级索引访问需要两次索引查找，第一次找到主键值，第二次根据主键值找到行数据。

在 聚簇索引之上创建的索引称之为辅助索引 ，辅助索引访问数据总是需要二次查找。辅助索引叶子节点存储的不再是行的物理位置，而是主键值。通过辅助索引首先找到的是主键值，再通过主键值找到数据行的数据页，再通过数据页中的Page Directory找到数据行。

--以上可能没有说完整，或者有遗漏的地方，欢迎补充！！！

新闻名称：mysql叶子节点怎么存,mysql叶子节点最大数据大小
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