非聚簇索引 - 另一种视角看索引数据存储

# 1. 引言

## 1.1 索引的基本概念和作用

在数据库中，索引是一种用于提高数据检索效率的数据结构。它可以帮助我们快速定位和访问数据库中的数据，类似于书籍的目录，可以快速找到特定内容的位置。

索引的作用是通过创建一个索引表，其中包含了需要快速访问的字段和对应的存储位置，以便在查询时能够更加高效地找到匹配的记录。通过索引，我们可以极大地减少需要扫描的数据量，从而提升查询的性能。

## 1.2 聚簇索引与非聚簇索引的区别

在数据库中，索引可以分为聚簇索引（Clustered Index）和非聚簇索引（Non-Clustered Index）两种类型。

聚簇索引是按照表中的主键来创建的，它会决定表中数据的物理存储顺序。一个表只能有一个聚簇索引，当创建聚簇索引时，表的数据按照聚簇索引的结构进行组织。聚簇索引可以提供快速的数据访问和排序，但它的创建需要占用大量的磁盘空间。

非聚簇索引则是通过独立的数据结构来实现的，它的索引项中包含了指向实际数据的指针。一个表可以有多个非聚簇索引，它们可以提供快速的数据定位和查询。与聚簇索引相比，非聚簇索引的创建不会改变表中数据的物理排序，因此不需要消耗大量的存储空间。

在接下来的内容中，我们将重点研究非聚簇索引的原理、结构、优缺点、应用场景以及创建和使用的方法。

# 2. 第二章 非聚簇索引的原理和结构

### 2.1 B树索引结构

B树是一种平衡多路查找树，通过将数据分布在多个节点上以减少IO操作。它的每个节点可以存储多个键值对，并且具有以下特点：

- 保持有序性：节点内的键值对按照键的大小顺序排列，所以整棵树的节点也是有序的。
- 平衡性：树的任意两个叶子节点的高度差不会超过一个固定的数值，以保证检索的效率。
- 自调整性：通过旋转和分裂合并节点等操作，使得树的结构始终保持平衡。

B树的索引结构可以用于加速查询，因为在非聚簇索引中，它将存储索引键和指向实际数据的指针。

### 2.2 B+树索引结构

B+树是B树的变种，它在B树的基础上做了一些优化，主要是为了提高范围查询的效率。与B树不同，B+树的所有关键字都存储在叶子节点上，内部节点只包含键值和指向子节点的指针。这样做的好处是减少了查询时需要访问的节点数，提高了查询的效率。

### 2.3 Hash索引结构

Hash索引使用哈希表的数据结构，将索引键通过哈希函数计算出一个哈希值，然后将该值与实际数据的存储位置关联起来。因此，通过哈希索引可以直接定位到目标记录。

然而，Hash索引也存在一些局限性。首先，它只适用于相等查询，不支持范围查询和排序。其次，当数据量较大时，哈希冲突的概率会增加，影响查询效率。为了解决这个问题，通常使用链表或者开放寻址法来处理冲突。

综上所述，B树和B+树适用于范围查询和排序，而Hash索引则适用于等值查询。

// 示例代码：使用B+树构建非聚簇索引
public class BPlusTree {
    private Node root;

    public void insert(int key, String value) {
        if (root == null) {
            root = new LeafNode(key, value);
        } else {
            root.insert(key, value);
        }
    }

    public String search(int key) {
        if (root == null) {
            return null;
        } else {
            return root.search(key);
        }
    }

    private abstract class Node {
        protected List<Integer> keys;

        public abstract String search(int key);

        public abstract void insert(int key, String value);
    }

    private class InnerNode extends Node {
        private List<Node> children;

        public InnerNode(List<Integer> keys, List<Node> ch