聚簇索引与非聚簇索引
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在MySQL的InnoDB存储引擎中，聚簇索引（Clustered Index）和非聚簇索引（Non-Clustered Index）是两种不同的索引结构，它们在数据存储和检索方式上有显著的区别。
聚簇索引的定义及原理
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定义：聚簇索引是指数据表中的数据存储按照索引的顺序排列。因此，索引的叶子节点存储的不仅是索引列的值，还存储整行数据。
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原理：
- 聚簇索引整体是一个B+树结构。在这个结构中，非叶子节点存放的是键值，叶子节点存放的是行数据（也称为数据页）。
- 当定义了主键后，InnoDB会利用主键来生成其聚簇索引。如果没有主键，InnoDB会选择一个非空的唯一索引来创建聚簇索引；如果这也没有，InnoDB会隐式地创建一个自增的列来作为聚簇索引。
- 由于聚簇索引的叶子节点存储的是整行数据，因此通过聚簇索引进行查询时，可以直接从索引中找到所需的数据，而不需要额外的查找步骤。
非聚簇索引的定义及原理
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定义：非聚簇索引是指索引和数据是分开存储的。非聚簇索引的叶子节点存储的是索引列的值和指向实际数据的指针（在InnoDB中，这个指针实际上是该行对应的主键值）。
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原理：
- 非聚簇索引也是基于B+树实现的，但其叶子节点存储的是索引列的值和对应行的主键值，而不是直接存储数据。
- 通过非聚簇索引查询数据时，数据库首先需要使用非聚簇索引找到主键，然后再通过主键去聚簇索引中找到实际的数据。这个过程被称为“回表”。
- 一张表可以有多个非聚簇索引，每个索引都有自己的存储顺序和特性。
索引结构
非聚簇索引（Non-Clustered Index）在MySQL的InnoDB存储引擎中，通常是一个B+树结构。在这个结构中：
- 非叶子节点存储的是索引列的值和指向下一层节点的指针。
- 叶子节点存储的是索引列的值以及对应行的主键值（在InnoDB中，非聚簇索引的叶子节点不直接存储数据行，而是存储了指向数据行的主键值，这个主键值用于后续的回表操作）。
数据访问方式
非聚簇索引通过以下方式访问数据：
- 查找索引：当执行一个查询时，数据库首先会在非聚簇索引中查找与查询条件匹配的索引列的值。
- 获取主键：一旦在非聚簇索引中找到了匹配的索引列的值，数据库就会获取该值对应的主键值。
- 回表操作：最后，数据库会使用这个主键值去聚簇索引中查找对应的数据行。这个过程被称为“回表”。
查询处理流程
具体的查询处理流程如下：
- 接收查询请求：数据库接收到一个包含非聚簇索引列的查询请求。
- 查找非聚簇索引：数据库在非聚簇索引中查找与查询条件匹配的索引列的值。这一步通常很快，因为非聚簇索引的查找是基于B+树结构的，具有高效的查找性能。
- 获取主键并回表：一旦找到了匹配的索引列的值，数据库就会获取该值对应的主键值，并使用这个主键值去聚簇索引中查找对应的数据行。这一步可能相对较慢，因为需要额外的查找步骤。
- 返回查询结果：最后，数据库将查询到的数据行返回给客户端。
优点与局限性
非聚簇索引的优点包括：
- 可以加速对索引列的查找，特别是对那些经常作为查询条件的列。
- 一张表可以有多个非聚簇索引，可以根据不同的查询需求进行优化。
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然而，非聚簇索引也有其局限性：
- 查询时需要通过索引列找到主键，然后再去聚簇索引查找实际数据，因此比直接使用聚簇索引略慢。
- 占用额外的存储空间，因为每个非聚簇索引都需要存储索引列的值和对应行的主键值。
聚簇索引与非聚簇索引的区别
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数据存储方式：聚簇索引中，数据按照索引顺序存储；非聚簇索引中，索引和数据分开存储。
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叶子节点内容：聚簇索引的叶子节点存储整行数据；非聚簇索引的叶子节点存储索引列的值和指向数据的指针（主键值）。
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数量限制：每张表只能有一个聚簇索引（因为数据物理上只能有一种排列顺序）；而一张表可以有多个非聚簇索引。
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查询性能：
- 聚簇索引：由于数据存储在索引的叶子节点中，按主键或按聚簇索引进行查询非常快，特别是范围查询（如BETWEEN或ORDER BY）效率高。但插入和更新代价较高，因为需要维护索引的顺序。
- 非聚簇索引：可以加速对索引列的查找，尤其是对那些经常作为查询条件的列。但查询时需要通过索引列找到主键，然后再去聚簇索引查找实际数据，因此比直接使用聚簇索引略慢。不过，非聚簇索引具有更高的灵活性，因为一张表可以创建多个非聚簇索引来优化不同类型的查询。
原文地址：https://blog.csdn.net/cuishujian_2003/article/details/144332720
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