MySQL中怎样创建聚集索引和非聚集索引，求创建这两种索引的SQL语句。谢谢

Posted 2023-05-15

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了MySQL中怎样创建聚集索引和非聚集索引，求创建这两种索引的SQL语句。谢谢相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

InnoDB按照主键进行聚集，如果没有定义主键，InnoDB会试着使用唯一的非空索引来代替。如果没有这种索引，InnoDB就会定义隐藏的主键然后在上面进行聚集。

所以，对于聚集索引来说，你创建主键的时候，自动就创建了主键的聚集索引。

而普通索引（非聚集索引）的语法，大多数数据库都是通用的：

CREATE INDEX Syntax

CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name
[index_type]
ON tbl_name (index_col_name,...)
[index_type]

index_col_name:
col_name [(length)] [ASC | DESC]

index_type:
USING BTREE | HASH | RTREE

[java] view plaincopy
-- 创建无索引的表格
create table testNoPK (
id int not null,
name varchar(10)
);
-- 创建普通索引
create index IDX_testNoPK_Name on testNoPK (name); 参考技术A Innodb
1.主键
2.没有，则依据第一个不为空的唯一键索引
3.都没有，生成一个隐式的聚簇索引参考技术B create index 索引名 on table (字段1，字段2,……,字段n)

参考技术C

从 mysql 5.7 开始，开发人员改变了 InnoDB 构建二级索引的方式，采用自下而上的方法，而不是早期版本中自上而下的方法了。在这篇文章中，我们将通过一个示例来说明如何构建 InnoDB 索引。最后，我将解释如何通过为 innodb_fill_factor 设置更合适的值。

索引构建过程

在有数据的表上构建索引，InnoDB 中有以下几个阶段：1.读取阶段（从聚簇索引读取并构建二级索引条目）2.合并排序阶段3.插入阶段（将排序记录插入二级索引）在 5.6 版本之前，MySQL 通过一次插入一条记录来构建二级索引。这是一种“自上而下”的方法。搜索插入位置从树的根部（顶部）开始并达到叶页（底部）。该记录插入光标指向的叶页上。在查找插入位置和进行业面拆分和合并方面开销很大。从MySQL 5.7开始，添加索引期间的插入阶段使用“排序索引构建”，也称为“批量索引加载”。在这种方法中，索引是“自下而上”构建的。即叶页（底部）首先构建，然后非叶级别直到根（顶部）。

示例

在这些情况下使用排序的索引构建：

ALTER TABLE t1 ADD INDEX（or CREATE INDEX）

ALTER TABLE t1 ADD FULLTEXT INDEX

ALTER TABLE t1 ADD COLUMN, ALGORITHM = INPLACE

OPIMIZE t1

对于最后两个用例，ALTER 会创建一个中间表。中间表索引（主要和次要）使用“排序索引构建”构建。

算法

在 0 级别创建页，还要为此页创建一个游标

使用 0 级别处的游标插入页面，直到填满

页面填满后，创建一个兄弟页（不要插入到兄弟页）

为当前的整页创建节点指针（子页中的最小键，子页码），并将节点指针插入上一级（父页）

在较高级别，检查游标是否已定位。如果没有，请为该级别创建父页和游标

在父页插入节点指针

如果父页已填满，请重复步骤 3, 4, 5, 6

现在插入兄弟页并使游标指向兄弟页

在所有插入的末尾，每个级别的游标指向最右边的页。提交所有游标（意味着提交修改页面的迷你事务，释放所有锁存器）

为简单起见，上述算法跳过了有关压缩页和 BLOB（外部存储的 BLOB）处理的细节。

通过自下而上的方式构建索引

为简单起见，假设子页和非子页中允许的最大记录数为 3

CREATE TABLE t1 (a INT PRIMARY KEY, b INT, c BLOB);

INSERT INTO t1 VALUES (1, 11, 'hello111');

INSERT INTO t1 VALUES (2, 22, 'hello222');

INSERT INTO t1 VALUES (3, 33, 'hello333');

INSERT INTO t1 VALUES (4, 44, 'hello444');

INSERT INTO t1 VALUES (5, 55, 'hello555');

INSERT INTO t1 VALUES (6, 66, 'hello666');

INSERT INTO t1 VALUES (7, 77, 'hello777');

INSERT INTO t1 VALUES (8, 88, 'hello888');

INSERT INTO t1 VALUES (9, 99, 'hello999');

INSERT INTO t1 VALUES (10, 1010, 'hello101010');

ALTER TABLE t1 ADD INDEX k1(b);

InnoDB 将主键字段追加到二级索引。二级索引 k1 的记录格式为(b, a)。在排序阶段完成后，记录为：

(11,1), (22,2), (33,3), (44,4), (55,5), (66,6), (77,7), (88,8), (99,9), (1010, 10)

初始插入阶段

让我们从记录 (11,1) 开始。

在 0 级别（叶级别）创建页

创建一个到页的游标

所有插入都将转到此页面，直到它填满了

箭头显示游标当前指向的位置。它目前位于第 5 页，下一个插入将转到此页面。

还有两个空闲插槽，因此插入记录 (22,2) 和 (33,3) 非常简单

对于下一条记录 (44,4)，页码 5 已满（前面提到的假设最大记录数为 3）。这就是步骤。

页填充时的索引构建

创建一个兄弟页，页码 6

不要插入兄弟页

在游标处提交页面，即迷你事务提交，释放锁存器等

作为提交的一部分，创建节点指针并将其插入到【当前级别 + 1】的父页面中（即在 1 级别）

节点指针的格式 (子页面中的最小键,子页码) 。第 5 页的最小键是 (11,1) 。在父级别插入记录 ((11,1)，5)。

1 级别的父页尚不存在，MySQL 创建页码 7 和指向页码 7 的游标。

将 ((11,1)，5) 插入第 7 页

现在，返回到 0 级并创建从第 5 页到第 6 页的链接，反之亦然

0 级别的游标现在指向兄弟页，页码为 6

将 (44,4) 插入第 6 页

下一个插入 - (55,5) 和 (66,6) - 很简单，它们转到第 6 页。

插入记录 (77,7) 类似于 (44,4)，除了父页面（页面编号 7）已经存在并且它有两个以上记录的空间。首先将节点指针 ((44,4),8) 插入第 7 页，然后将 (77,7) 记录到同级 8 页中。

插入记录 (88,8) 和 (99,9) 很简单，因为第 8 页有两个空闲插槽。

下一个插入 (1010,10) 。将节点指针 ((77,7),8) 插入 1级别的父页（页码 7）。

MySQL 在 0 级创建同级页码 9。将记录 (1010,10) 插入第 9 页并将光标更改为此页面。

以此类推。在上面的示例中，数据库在 0 级别提交到第 9 页，在 1 级别提交到第 7 页。

我们现在有了一个完整的 B+-tree 索引，它是自下至上构建的！

索引填充因子

全局变量 innodb_fill_factor 用于设置插入 B-tree 页中的空间量。默认值为 100，表示使用整个业面（不包括页眉）。聚簇索引具有 innodb_fill_factor=100 的免除项。在这种情况下，聚簇索引也空间的 1 /16 保持空闲。即 6.25% 的空间用于未来的 DML。

值 80 意味着 MySQL 使用了 80% 的页空间填充，预留 20% 于未来的更新。如果 innodb_fill_factor=100 则没有剩余空间供未来插入二级索引。如果在添加索引后，期望表上有更多的 DML，则可能导致业面拆分并再次合并。在这种情况下，建议使用 80-90 之间的值。此变量还会影响使用 OPTIMIZE TABLE 和 ALTER TABLE DROP COLUMN, ALGOITHM=INPLACE 重新创建的索引。也不应该设置太低的值，例如低于 50。因为索引会占用浪费更多的磁盘空间，值较低时，索引中的页数较多，索引统计信息的采样可能不是最佳的。优化器可以选择具有次优统计信息的错误查询计划。

排序索引构建的优点

没有页面拆分（不包括压缩表）和合并

没有重复搜索插入位置

插入不会被重做记录（页分配除外），因此重做日志子系统的压力较小

缺点

ALTER 正在进行时，插入性能降低 Bug＃82940，但在后续版本中计划修复。

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聚集索引和非聚集索引

一、聚集索引：

一种索引，该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。

　　聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿，按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列（组合索引），就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。
　
　　聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后，便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。例如，如果应用程序执行的一个查询经常检索某一日期范围内的记录，则使用聚集索引可以迅速找到包含开始日期的行，然后检索表中所有相邻的行，直到到达结束日期。这样有助于提高此类查询的性能。同样，如果对从表中检索的数据进行排序时经常要用到某一列，则可以将该表在该列上聚集（物理排序），避免每次查询该列时都进行排序，从而节省成本。
　当索引值唯一时，使用聚集索引查找特定的行也很有效率。例如，使用唯一雇员 ID 列 emp_id 查找特定雇员的最快速的方法，是在 emp_id 列上创建聚集索引或 PRIMARY KEY 约束。

实例：比如日志表，有时间Time,逐渐Guid,日期Date（Time的日志部分）。看似日期最符合聚集索引的要求，少量相同值、最多范围查询、统计最多，但由于往往需要排序、分页，所以聚集索引最好放在Time或者有序的Guid上（此时日期的统计和查询、删除依然很快，5KW秒级）；

二、非聚集索引：

一种索引，该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同。

三、使用方式：

动作描述	使用聚集索引	使用非聚集索引
列经常被分组排序	应	应
返回某范围内的数据	应	不应
一个或极少不同值	不应	不应
小数目的不同值	应	不应
大数目的不同值	不应	应
频繁更新的列	不应	应
外键列	应	应
主键列	应	应
频繁修改索引列	不应	应