MySQL 中，根据索引树叶结点存放数据行还是数据行的地址，可以将索引分为两类：

• 存放数据行：聚集索引
• 存放数据行地址：非聚集索引

InnoDB 使用聚集索引，MyISAM 使用非聚集索引。

1.聚集索引

1.1 介绍

聚集索引（Clustered Index）也叫聚簇索引，一般以主键建立索引。

在 InnoDB 中如果没有定义主键，会选择第一个非空唯一索引来代替。如果没有这样的索引，InnoDB 会自动生成一个不可见的列名为 ROW_ID，索引名为 GEN_CLUST_INDEX 的聚簇索引，该列是一个 6 字节的自增数值，随着插入而自增。

聚集索引（Clustered Index）的索引和表数据放在一个文件，行数据存储存在索引树叶子结点上，通过索引可直接获得行数据。

与聚集索引配套使用的是二级索引（Secondary Indexes），也叫辅助索引。

一个表可以有多个二级索引。

二级索引树叶子结点存储的是主键。

若对非主键字段建立的索引就是二级索引，根据二级索引搜索，则需要两步：

1. 第一步在二级索引（辅助索引）B+ 树中检索，到达其叶子结点获取对应的主键。
2. 第二步使用主键在主键索引 B+ 树中再执行一次 B+ 树检索操作，最终到达叶子节点即可获取行数据。

1.2 优点

• 主键查询效率更高

通过主键使用聚集索引查找数据比非聚集索引要快，因为非聚集索引定位到对应主键时还要多一次目标记录磁盘 IO，即回表查询。

• 范围查询效率更高

聚集索引存储记录，记录物理存储按照索引排序，物理上有序。因此范围查询（例如，使用 BETWEEN、>、< 等条件）可以更有效地利用磁盘上的顺序数据。而非聚集索引是逻辑上有序，物理存储并不有序。

• 辅助索引易维护

当出现行移动或者数据页分裂（Page Split）时，InnoDB 无须更新辅助索引。

数据页是存储数据行的物理存储单元，它通常包含一定数量的数据行，以及用于管理数据页的页头信息。

页分裂指的是当一个数据页已经满了，需要插入一条新的记录但无法容纳时，数据库引擎将尝试重新组织页上的数据，将一部分数据移动到新的页上，从而为新记录腾出空间。

1.3 缺点

• 二级索引访问需要两次索引查找。

第一次找到主键值，第二次根据主键值找到行数据。

• 更新主键的代价高。

因为将会导致被更新的行发生移动，所以 InnoDB 表主键一般定义为不可更新。

• 插入速度严重依赖于插入顺序。

按照主键顺序插入是最快的方式，否则将会出现页分裂，严重影响性能。因此，对于 InnoDB 表，我们一般都会定义一个自增的 ID 列为主键。

2.非聚集索引

按照语义，除了聚集索引，其他索引都是非聚集索引。

但在这里非聚集索引特指索引树叶结点存储的是「索引+数据地址」的索引。

非聚集索引（Nonclustered Index）的索引文件和表数据是分开的，主键索引和二级索引存储上没有任何区别。使用 B+ 树存储索引，所有节点都是索引，叶子结点存储的是「索引+数据地址」。

3.区别

• 数量不同。

一个表中只能有一个聚集索引，而非聚集索引可以有多个。

• 磁盘 IO 次数不同。

聚集索引通过一次索引查询可以直接找到数据，而非聚集索引需要一次索引查询到数据地址，外加一次数据磁盘 IO。

• 数据组织方式不同。

聚集索引的数据行在物理存储上是有序的，对于范围查询和排序操作，有序的物理存储结构也有助于减少磁盘 I/O 操作，提高查询性能。非聚集索引和数据行是分开两个文件存放，数据行在物理存储上是乱序的。

• 读写性能不同。

聚集索引查询效率高，但插入效率低，因为需要移动数据的物理位置保证物理存储上有序。非聚集索引则反过来，插入效率高，查询效率低。

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参考文献

15.6.2.1 Clustered and Secondary Indexes
索引常见面试题 - 小林coding