由 John Doe 四月 8, 2025
摘要：在本文中，我们将了解堆表和索引组织表之间的一些区别。
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在关系型数据库领域，数据的物理存储方式的选择，对性能、扩展性和可用性有着显著影响。两种常见的存储结构 — 堆表和索引组织表（IOT）— 有着不同的用途，但在大多数数据库系统中，堆表仍然是默认且使用更为广泛的存储方式。本文将探究它们的特点，比较它们的优缺点，并解释如何选择它们。
堆表：无序的简洁性
堆表以无序的结构存储行数据，数据会插入到第一个可用的空间中。这种缺乏内在顺序的特点意味着：
- 无内部排序：行数据根据空间可用性分散存储。
- 依赖索引：快速检索数据需要二级索引，二级索引存储着指向堆表中行的指针。
- 插入操作简单：新数据直接追加，无需重新组织现有行。
在诸如 PostgreSQL、SQL Server（在未定义聚集索引的情况下）和 Oracle（除非显式配置为索引组织表）等数据库中，堆表是默认的存储机制。
索引组织表：有序的高效性
索引组织表（IOT）将数据存储与主键索引整合在一起。表本身的结构为 B 树，其特点如下：
- 主键决定物理顺序：行数据根据主键以排序的顺序存储。
- 所有数据都存在于索引中：不存在单独的堆；主键索引包含完整的行数据。
- 快速的主键查找：使用主键的查询可避免额外的 I/O 操作。
索引组织表非常适合那些需要频繁基于主键进行访问的场景，例如查找表或元数据存储库。
堆表与索引组织表：对比分析
以下是传统堆表（或“无序表”）与索引组织表（IOT）的一个比较：
| 方面 | 堆表 | 索引组织表 (IOT) |
|---|---|---|
| 插入性能 | 在写操作繁重的工作负载中表现出色。由于插入行时无需重新组织结构，所以插入速度很快。 | 插入时存在额外开销，因为维护 B 树的排序顺序可能会触发节点分裂和重新平衡。 |
| 索引灵活性 | 支持多个带有指向行的直接指针的二级索引。每个索引都可以独立进行优化。 | 二级索引将主键存储为 “逻辑指针”，检索行时需要额外的查找操作。这种间接性增加了非主键查询的延迟。 |
| 存储效率 | 数据仅存储一次，索引引用物理行的位置。对非索引列的更新不会影响索引。 | 在二级索引中复制主键，增加了存储开销。对主键的更新会强制行重新定位，影响性能。 |
| 更新和删除操作 | （对于定长列的）原地更新操作效率很高。删除操作只需将空间标记为可重用即可。 | 更新主键或在删除过程中重新组织数据可能会导致 B 树碎片化，需要定期维护。 |
| 全表扫描 | 如果行是连续存储的，全表扫描性能可能更好，不过随着时间推移，碎片化会降低性能。 | 对主键的范围扫描速度更快，但按非主键顺序的扫描会受到 B 树分层结构的影响。 |
为何堆表应用更广泛
针对写密集型业务负载进行了优化
堆表避免了维护有序结构的开销，使其成为插入 / 更新速率较高的联机事务处理（OLTP）系统的理想选择。像电子商务或日志记录等应用程序都能从这种高效性中受益。
设计灵活性
开发人员在物理存储方面不受主键的限制。多个二级索引可以根据不同的查询模式进行定制，而不会影响基表的性能。
维护开销较低
索引组织表需要仔细调整以管理碎片化和主键设计。堆表简化了管理工作，因为其结构不依赖于查询模式。
与多种访问模式兼容
堆表上的二级索引提供对行的直接访问，而索引组织表在进行二级索引查询时依赖于主键查找。这使得堆表更适合具有不同查询需求的应用程序。
主流数据库的默认存储方式
大多数关系型数据库默认使用堆存储，除非明确需要索引组织表，否则会鼓励采用堆存储。例如：
- Oracle、PostgreSQL 和 SQL Server 默认使用堆表。
- MySQL 默认使用索引组织表，Oracle 和 SQL Server 需要显式指定才能使用索引组织表（例如，Oracle 的
ORGANIZATION INDEX）。
访问大型数据集高效
堆表避免了在二级索引中复制主键，降低了大型表的存储成本。在存储效率至关重要的数据仓库场景中，这一点至关重要。
何时使用索引组织表
索引组织表在特定场景中表现出色：
- 以主键为中心的访问：大多数查询都使用主键的系统（例如会话存储）。
- 对主键的范围查询：扫描有序范围的报表工具。
- 空间受限的环境：索引组织表无需单独的主键索引，为小型且频繁访问的表节省了空间。
结论
堆表因其简单性、灵活性以及在通用场景中的性能而占据主导地位。虽然索引组织表在特定用例中具有优势，但堆表更广泛的适用性，加上其在写密集型环境中的高效性，以及与多种索引策略的兼容性，使其成为大多数应用程序的默认选择。了解这两种结构能让开发人员做出明智的决策，但在实际应用中，看似普通的堆表仍然是关系型数据库的主力存储结构。