mysql之索引概念：聚簇索引和非聚簇索引

常见索引概念

聚簇索引：根据主键构建的索引叫做聚簇索引。
非聚簇索引：不是根据主键构建的索引叫做非聚集索引或者二级索引或者辅助索引。

聚簇索引

聚簇索引并不是一种单独的索引类型。而是一种数据存储方式（所用的用户记录都保存在页子节点）也就是所谓的索引即数据，数据即索引。

特点：

• 1. 使用记录主键值的大小进行记录和页的排序，这包括三个方面的含义：
     页内 的记录是按照主键的大小顺序排成一个 单向链表 。
     各个存放 用户记录的页 也是根据页中用户记录的主键大小顺序排成一个 双向链表 。
     存放 目录项记录的页 分为不同的层次，在同一层次中的页也是根据页中目录项记录的主键大小顺序排成一个 双向链表 。
• 2. B+树的 叶子节点 存储的是完整的用户记录。
     所谓完整的用户记录，就是指这个记录中存储了所有列的值（包括隐藏列）。

优点：

• 数据访问更快 ，因为聚簇索引将索引和数据保存在同一个B+树中，因此从聚簇索引中获取数据比非聚簇索引更快
• 聚簇索引对于主键的 排序查找 和 范围查找 速度非常快
• 按照聚簇索引排列顺序，查询显示一定范围数据的时候，由于数据都是紧密相连，数据库不用从多个数据块中提取数据，所以 节省了大量的io操作 。

缺点：

• 插入速度严重依赖于插入顺序 ，按照主键的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
• 更新主键的代价很高 ，因为将会导致被更新的行移动。因此，对于InnoDB表，我们一般定义主键为不可更新
• 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

限制

• 对于mysql数据库中只有InnoDB支持聚簇索引，而MyISAM不支持聚簇索引。
• 由于数据物理存储方式只能有一种，而每个mysql的表只能有一个饿聚簇索引，一般情况下就是该表的主键。
• 如果没有定义主键，InnoDB会选择非空的唯一索引代替，如果没有这样的索引，InnoDB会隐式的定义一个主键来作为聚簇索引。
• 为了充分利用聚簇索引的聚簇的特性，索引InnoDB表的主键列尽量选用有序的id，而不建议使用无需的id，比如uuid，md5，hash，字符串作为主键将无法保证数据的顺序增常。

二级索引、辅助索引。

上边介绍的聚簇索引只能在搜索条件是主键值时才会发挥作用，因为B+树中的数据都是按照主键进行排序的，那如果想以别的列作为搜索条件该怎么办？肯定不能是从头到尾沿着链表一次遍历记录一遍。
可以多建立几个b+树，不同的b+树中的数据采用不同的排序规则。比方说用c2列的大小作为数据页、页中记录的排序规则，再建一颗B+树，

这个B+树与上边介绍的聚簇索引有基础不同：

• 使用记录c2列的大小进行记录和页的排放，这包括了仨个方面的含义：
  页内的记录是按照c2列的大小顺序排成一个单向链表
  各个存放用户记录的页也是根据页中记录的c2列大小顺序排成一个双向链表。
  存放目录项记录的页分为不同的层次，在同一层次中的页也是根据页中目录项记录的c2列大小顺序排成一个双向链表。
• B+树的叶子结点存储的并不是完整的用户记录，而只是C2列+主键这两个列的值。
• 目录项记录中不再是主键+页号的搭配，而是c2列+页号的搭配。

所以如果我们现在想通过c2列的值查找某些记录的话，就可以使用我们刚刚建好的B+树了，以查找C2列的值为4的记录为例，查找过程如下：

• 1. 确定目录项记录页
     根据跟页面，也就是页44，可以快速定位到目录项记录所在的页为页42
• 2.通过目录项记录页确定用户记录真实所在的页。
  在页42中可以快速定位到实际存储用户记录的页，但是由于c2列并没有唯一性约束，所以c2列值为4的记录可能分布在多个数据页中，
• 3.在真实存储用户记录的页中定位到集体的记录
  到页34和页35中定位具体的记录
• 4.但是这个b+树的叶子结点中的记录之存储了c2和c1两个列，所以我们必须再根据主键值去聚簇索引中再查找一遍完整的用户记录。

回表

我们根据这个以c2列大小排序的B+树只能确定我们要查找记录的主键值，所以如果我们想根据c2列的值查找到完整的用户记录的话，仍然需要到 聚簇索引 中再查一遍，这个过程称为 回表 。也就是根据c2列的值查询一条完整的用户记录需要使用到 2 棵B+树！

为什么我们还需要一次 回表 操作呢？直接把完整的用户记录放到叶子节点不OK吗？

如果把完整的用户记录放到叶子结点是可以不用回表，但是太占地方了，相当于每建立一颗B+树都需要把所有的用户记录再都拷贝一遍，优点太浪费存储空间了。
因为这种按照非主键列建立的B+树需要一次回表操作才可以定位到完整的用户记录，所以这种b+树也被称为二级索引或者辅助索引。由于我们使用的是C2列的大小作为B+树的排序规则，所以我们也成这个B+树是为了C2列建立的索引。
非聚簇索引的存在不影响数据再聚簇索引中的组织，所以一张表可以有多个非聚簇索引。

小结：
聚簇索引和非聚簇索引的原理不同，在使用上也有一些区别：

• 1.聚簇索引的叶子结点存储的就是我们的数据记录，非聚簇做音的叶子结点存储的是数据位置。非聚簇索引不会影响数据表的物理存储顺序。
• 2.一个表只能有一个聚簇索引。因为只能有一种排序存储的方式，但是可以有多个非聚簇索引。也就是多个索引目录提供数据检索。
• 3.使用聚簇索引的时候，数据的查询效率高，但是如果对数据进行插入，删除，更新等操作时，效率会比非聚簇索引低。

联合索引

我们也可以同时以多个列的大小作为排序规则，也就是同时为多个列建立索引，比方说我们想让B+树按照 c2和c3列 的大小进行排序，这个包含两层含义：

• 先把各个记录和页按照c2列进行排序。
• 在记录的c2列相同的情况下，采用c3列进行排序
  为C2和c3建立的索引的示意图如下：
  
  注意：
• 1.每条目录记录项都是由C2、C3、页号这三个部分组成，各条记录先按照C2列的值进行排序，如果记录的c2列相同，则按照c3列的值进行排序。
• b+树叶子节点处的用户记录由C3、C2和主键c1组成。
  注意一点，以c2和c3列的大小为排序规则建立的B+树称为 联合索引 ，本质上也是一个二级索引。它的意思与分别为c2和c3列分别建立索引的表述是不同的，不同点如下：
• 建立 联合索引 只会建立如上图一样的1棵B+树。
• 为c2和c3列分别建立索引会分别以c2和c3列的大小为排序规则建立2棵B+树。