索引组织表和普通表

select * from aa where id=1; 如果在id列建立索引,那么他会首先在索引块中找到该记录的rowid,然后再进行回表读, 如果要查询索引以外的列,那么回表读是不可避免的. 但是建立索引组织表就可以避免回表读 试验 索引组织表的最大特点就是表就是索引,索引就是表,这个一种特别的设计,所以不用访问表 不过这种表的开销要比普通表的开销大. 因为表要和索引一样要有序的排列,更新负担会很严重,因此这种设计一般使用在更新很少,频繁读的的应用场合 比如地区配置表,这种表数据一般很少变动

参考: http://www.jb51.net/article/76007.htm http://blog.csdn.net/xqy1522/article/details/6750252 下面是第一篇的总结: 在MySQL中,InnoDB引擎表是(聚集)索引组织表(clustered index organize table),而MyISAM引擎表则是堆组织表(heap organize table). 聚集索引是一种索引组织形式,索引的键值逻辑顺序决定了表数据行的物理存储顺序: 而非聚集索引

一.索引组织表(Index-Organized Table, IOT) 索引组织表是一类特殊的表,它将索引和表的数据存储在一起.普通表的数据以无序(Heap)的方式存放在数据库中. 而索引组织表按照主键进行排序,以二叉树的形式对表的数据进行存储. 索引组织表不存储ROWID,它通过主键来访问数据. 索引组织表适合通过主键对数据进行访问的应用. 1.优点 (1)快速的随机访问.索引和表的数据存储在一起,如果对表进行更新,Oracle只更新索引结构. (2)快速的范围扫描.索引组织表已经按照主键对数

--- 堆组织表就不说了,其索引中记录了记录所在位置的rowid,查找的时候先找索引,然后再根据索引rowid找到块中的行数据 索引组织表,其行数据以索引形式存放,因此找到索引,就等于找到了行数据. -- 堆组织表的数据是散放的,索引和表的数据是分离的 索引组织表的索引和数据是在一起的 -- 堆组织表的存储速度因为不用考虑排序, 所以存储速度会比较快. 但是要查找符合某个条件的记录, 就必须得读取全部的记录以便筛选.而这个时候为了加快查询速度, 索引就出现了, 索引是针对少量特定字段的值拿出来进

InnoDB 索引组织表 一.索引组织表定义 在InnoDB存储引擎中,表都是根据主键顺序组织存放的,这种存储方式的表称为索引组织表(index organized table IOT). 在InnoDB存储引擎中,每张表都有个主键(Primary key),如果在创建表时没有地定义主键,则InnoDB存储引擎会选择表中符合条件的列去创建主键. 条件: 1.  首先判断表中是否有非空的唯一索引(Unique NOT NULL),如果有,则该列即为主键. 2. 如果不符合上述条件,InnoDB存储

堆表 : 堆就是无序数据的集合,索引就是将数据变得有序,在索引中键值有序,数据还是无序的 数据存放在数据里面,索引存放在索引里 堆表中,主键索引和普通索引一样的,叶子节点存放的是指向堆表中数据的指针(可以是一个页编号加偏移量),指向物理地址,没有回表的说法 堆表中,主键和普通索引基本上没区别,和非空的唯一索引没区别 mysql 的 myisam 引擎,oracle pg 都支持的是堆表 索引组织表: innodb 引擎支持的就是索引组织表 对于主键的索引,页子节点存放了一整行所有数据,其他索引称

https://www.cnblogs.com/youngerger/p/8446399.html --- 堆组织表就不说了,其索引中记录了记录所在位置的rowid,查找的时候先找索引,然后再根据索引rowid找到块中的行数据 索引组织表,其行数据以索引形式存放,因此找到索引,就等于找到了行数据. -- 堆组织表的数据是散放的,索引和表的数据是分离的 索引组织表的索引和数据是在一起的 -- 堆组织表的存储速度因为不用考虑排序, 所以存储速度会比较快. 但是要查找符合某个条件的记录, 就必须得读取

一.索引: 就是用来提高搜索性能的 只有我们数据量非常大的时候,索引可以展现出它的优势来! 注意:索引,我们在添加了以后,不用刻意的去使用它,它会自动生效 1. 常规索引(index):没有任何限制,就是普通的索引 1> 在建表时创建普通索引 create table t1( id int unsigned not null, name varchar(32), index id(id) // index 索引名(字段名) ); 2> 在建表之后给表字段添加普通索引 create index

原文地址:http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/11972853 目录(?)[-] 一查询优化 1创建索引 2缓存的配置 3slow_query_log分析 4分库分表 5子查询优化 二数据转移 21插入数据 如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对事务