mysql聚簇索引 和 非聚簇索引

计算机对内存比磁盘的读写速度要快很多，但内存容量要远小于磁盘，而数据、程序的执行要调入内存后才能执行，所以内存和磁盘要经常进行I/O操作，I/O操作是个费事的过程，虽然现代系统已经有了通道（I/O处理机）技术的支持，但这远远不够（CPU的处理速度远远大于磁盘I/O的速度）

当计算机需要读取磁盘数据时，首先会检查磁盘缓存中是否已经存在所需数据，如果存在，则直接从缓存中读取数据，避免磁盘寻道时间的浪费。如果缓存中不存在所需的数据，则会从磁盘中读取，并将相邻的数据一起预读到缓存中，已备后续使用。聚簇索引利用这个原理，尽可能多的利用磁盘的IO，让一次IO能够获取更多的有效数据

mysql索引按照物理分类可分为聚簇索引 和 非聚簇索引

聚簇索引

        将数据存储与索引放到了一块，找到索引也就找到了数据，索引结构的叶子节点保存了行数据（一个表中只有一个聚簇索引）。

        在Innodb引擎中，聚簇索引默认就是主键索引，如果表中没有定义主键，那么该表的第一个唯一非空索引被作为聚集索引。如果没有主键也没有合适的唯一索引，那么innodb内部会生成一个隐藏的主键作为聚集索引，这个隐藏的主键是一个6个字节的列，改列的值会随着数据的插入自增。查询数据时，要先把磁盘中的数据加载到内存里，然后再经过逻辑处理，返回给用户结果。其中磁盘IO操作是非常耗时的，我们查询效率的重点就是尽量减少磁盘IO操作。

        InnoDB引擎一次IO会读取的一页数据（page 默认一页16K），而二叉树一次IO有效数据量只有16字节，空间利用率极低。为了最大化利用一次IO空间，一个简单的想法是在每个节点存储多个元素，在每个节点尽可能多的存储数据。每个节点可以存储1000个索引（16k/16=1000），这样就将二叉树改造成了多叉树，通过增加树的叉树，将树从高瘦变为矮胖。构建1百万条数据，树的高度只需要2层就可以（1000*1000=1百万），也就是说只需要2次磁盘IO就可以查询到数据。磁盘IO次数变少了，查询数据的效率也就提高了。

        因为聚簇索引在物理地址上是连续的，所以有时候若想要向已经连续存在的一组数据中新插入数据，则可能会耗费更大的资源（类似 向list 中间添加数据），需要把已经写到磁盘的数据读出来重新排序在写进去。若果已经写到磁盘的数据不是完全连续，中间有间隙，则可以避免这种情况发生（通常情况下msyql有自己的算法）

非聚簇索引

        将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点指向了数据对应的位置；

        非聚集索引可以提高查询效率，且对数据表的插入、删除和更新操作的影响较小，因此在实际应用中，根据查询和修改操作的特点，结合查询和修改操作的比重及数据表的大小等因素，可以考虑使用非聚集索引来优化数据库性能。

聚簇索引的非聚簇索引的区别

        物理存储方式不同：

        聚簇索引数据行的物理存储顺序连续，每张表只能有一个聚簇索引；非聚簇索引数据行的物理存储顺序与索引排序顺序无关，每张表可以有多个非聚簇索引。

        更新，插入，删除操作时的影响不同：

        聚簇索引，由于数据行的物理存储顺序连续，因此在进行插入、删除和更新操作时可能需要对数据行的物理位置进行调整，这会对性能造成一定的影响。非聚簇索引，它只存储了索引值和记录指针之间的映射关系，因此在进行插入、删除和更新操作时，只需要修改非聚集索引中的映射关系即可，对数据表的性能影响相对较小。

        查询时的性能不同：

        聚簇索引可以直接定位到数据行，因此在查询单条记录时有较好的性能表现。而非聚簇索引需要先定位到索引，然后再通过记录指针查找数据行，因此在查询多条记录时会有一定的性能损失。