浅谈MySQL聚簇索引

1. 什么是聚簇索引

数据库的索引从不同的角度可以划分成不同的类型，聚簇索引便是其中一种。

聚簇索引英文是 Clustered Index，有时候小伙伴们可能也会看到有人将之称为聚集索引等，与之相对的是非聚簇索引或者二级索引。

聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据的存储方式。在 MySQL 的 InnoDB 存储引擎中，所谓的聚簇索引实际上就是在同一个 B+Tree 中保存了索引和数据行：此时，数据放在叶子结点中，聚簇聚簇，意思就是说数据行和对应的键值紧凑的存在一起。

假设我有如下数据：

那么它的聚簇索引大概就是这个样子：

那么大家可以看到，叶子上既有主键值（索引）又有数据行，节点上则只有主键值（索引）。

小伙伴们想想，MySQL 表中的数据在磁盘中只可能保存一份，不可能保存两份，所以，在一个表中，聚簇索引只可能有一个，不可能有多个。

2. 聚簇索引和主键

有的小伙伴搞不清楚这两者之间的关系，甚至将两者划等号，这是一个巨大的误区。

在有的数据库中，支持开发者自由的选择使用哪一个索引作为聚簇索引，但是 MySQL 中是不支持这个特性的。

在 MySQL 中，如果表本身就有设置主键，那么主键就是聚簇索引；如果表本身没有设置主键，则会选择表中的一个唯一且非空的索引来作为聚簇索引；如果表中连唯一非空的索引都没有，那么就会自动选择表中的隐式主键来作为聚簇索引。关于 MySQL 中表的隐式主键，松哥会在将来的文章中和大家介绍。

不过一般来说，还是建议大家自己来为表设置主键，因为隐式主键是自增的，自增的都会存在一个问题：在自增值上会存在非常高的锁竞争问题，主键的上界会称为热点数据，因为所有的插入操作都要主键自增，又不能重复，所以会发生锁竞争进而导致性能降低。

根据上面的介绍，我们可以总结出 MySQL 中聚簇索引和主键索引的关系如下：

• 聚簇索引不一定是主键索引。
• 主键索引一定是聚簇索引。

3. 聚簇索引优缺点

先来说优点：

• 相互关联的数据我们可以将之保存在一起。例如有一个用户订单表，我们可以根据 用户 ID + 订单 ID 来聚集所有数据，用户 ID 可能会重复，订单 ID 则不会重复，这样我们就能够将一个用户相关的订单数据都保存在一起，如果需要查询一个用户的所有订单，就会非常快，只需要少量的磁盘 IO 就可以做到。
• 不需要回表，因此数据访问速度更快。在聚簇索引中，索引和数据都在同一棵 B+Tree 上，因此从聚簇索引中获取到的数据比从非聚簇索引上获取数据更快（非聚簇索引需要回表）。
• 对于第一点的案例，如果我们想根据用户 ID 查询到这个用户所有的订单 ID，那么此时都不用去到叶子结点了，因为支节点上就有我们需要的数据，所以直接利用覆盖索引的特性，就可以读取到需要的数据。

这些就是聚簇索引一些常见的优点，我们在日常的表设计中，其实应该充分利用好这些优点。

再来看看缺点：

• 小伙伴们发现，前面我们说的聚簇索引的优势主要是聚簇索引减少了 IO 次数，从而提高了数据库的性能，但是有的 IO 密集型应用，可能直接上一个足够大的内存，把数据都读取到内存中操作，此时聚簇索引就没有啥优势了。
• 随机主键会导致页分裂问题，主键顺序插入的话，相对来说效率会高一些，因为在 B+Tree 中只需要不断往后面追加即可；但是主键如果是非顺序插入的话，效率就会低很多，因为可能会涉及到页分裂问题。以上面那张图为例，假设每个节点可以保存三条数据，现在我们要插入一个主键是 4.5 的记录，那么就需要把主键为 5 的值往后移动，进而导致主键为 8 的节点也要往后移动。页分裂会导致数据插入效率降低并且占用更多的存储空间。
• 非聚簇索引（二级索引）查询的时候需要回表。因为一个索引就是一棵索引树，数据都在聚簇索引上，所以如果使用非聚簇索引进行搜索，非聚簇索引的叶子上存储的是主键值，先找到主键值，然后拿着主键值再来聚簇索引上搜索，这样一共就查询了两棵索引树，这就是回表。

4. 最佳实践

看了上面的介绍，相信小伙伴已经了解了，在使用聚簇索引的时候，主键最好不要使用 UUID 这种随机字符串，使用 UUID 随机字符串至少存在两方面的问题：

• 插入效率低，因为插入可能会导致页分裂，这个前面已经说过了。
• UUID 字符串所占用的存储空间远远大于一个 bigint，如果使用 UUID 来做主键，意味着在二级索引中，一个叶子结点能够存储的主键值就非常有限，进而可能会导致树增高，搜索时候 IO 次数增多，性能下降。

所以相对来说，主键自增会优于 UUID。那么主键自增就是最完美的方案了吗？很多小伙伴可能也听说过一句话：没有银弹！所以，主键自增其实也有问题，具体什么问题，我们下便文章继续。

到此这篇关于浅谈MySQL聚簇索引的文章就介绍到这了,更多相关MySQL聚簇索引内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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