原文地址：《聚簇索引和二級索引》，增加部分補充和理解。

目錄?????

1、索引的簡述

（1）聚簇索引

（2）非聚簇索引

二級索引（輔助索引）

2、示例

聚簇索引(主鍵索引)

二級索引（輔助索引）

3、結論

結論一

結論二

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寫在前面，針對原博主的講述，網友提出相應補充，需要注意：

聚簇索引（Clustered indexes）是指索引和數據是在同一個結構里；非聚簇索引（Non-clustered indexes）反之。對于InnoDB和MyISAM引擎中的索引，都分為主鍵索引（primary key）和二級索引（secondary index）；在InnoDb中，強制使用主鍵作為聚簇索引，B+ Tree葉子節點存儲就是主鍵數據，而二級索引的葉子節點存儲的是主鍵的鍵值；在MyISAM中，主鍵索引與二級索引沒什么區別，都是存儲的數據行對應的地址。一般把InnoDB作為聚簇索引的代表、MyISAM作為非聚簇索引的代表，兩者進行比較，這就導致了矛盾點，如果將二級索引等價于非聚簇索引，那InnoDB就不能完全代表聚簇索引；但是單從二級索引的存儲形式來看，又屬于非聚簇索引。

1、索引的簡述

（1）聚簇索引和非聚簇索引

聚簇索引：

索引和數據存儲在一塊（ 都存儲在同一個B*tree 中）。一般主鍵索引都是聚餐索引。

非聚簇索引：

索引數據和存儲數據是分離的。

（2）主鍵索引和二級索引

對于InnoDB和MyISAM引擎中的索引，都分為主鍵索引（primary key）和二級索引（secondary index）； 在InnoDb中，強制使用主鍵作為聚簇索引，B+ Tree葉子節點存儲就是主鍵數據，而二級索引是非聚簇的，其葉子節點存儲的是主鍵的鍵值； 在MyISAM中，主鍵索引與二級索引沒什么區別，都是采用非聚簇，都是存儲的數據行對應的地址。

2、示例

下面我們通過一個具體的示例進行演示聚集索引和二級索引

pl_ranking（編程語言排行榜表）

該表包含3個字段，如下： id:主鍵 plname：編程語言名稱 ranking：排名

id: 設置主鍵 plname: 普通索引

聚簇索引(主鍵索引)

從圖中我們可以看到，索引數據和存儲數據都是在一顆樹上，存在一起的。通過定位索引就直接可以查找到數據。

這棵樹是根據主鍵進行創建的。
如果查找id=16的編程語言，
select id, plname, ranking from pl_ranking where id=16;
則只需要讀取3個磁盤塊，就可以獲取到數據。

二級索引（輔助索引）

從上圖中我們發現，該B*tree根據plname列進行構建的，只存儲索引數據，plname 和 id 的映射。

比如查找 編程語言為“Java”的數據。
select id, plname, ranking from pl_ranking where plname='Java';
首先通過二級索引樹中找到 Java 對應的主鍵id 為 “16”（讀取2個磁盤塊）。
然后在去主鍵索引中查找id為“16” 的數據。（讀取3個磁盤塊）

3、結論

select id, plname, ranking from pl_ranking where id=16; 根據主鍵查找只需要查找3個磁盤塊 select id, plname, ranking from pl_ranking where plname='Java'; 根據編程語言名稱查詢需要讀取5個磁盤塊

結論一

通過上面的主鍵索引和非主鍵索引的例子我們可以得出：
主鍵索引（聚餐索引）查詢效率比非主鍵索引查詢效率更高。如果能使用主鍵查找的，就盡量使用主鍵索引進行查找。

結論二

從上面圖中我們還可以分析得出以下結論：
主鍵定義的長度越小，二級索引的大小就越小，這樣每個磁盤塊存儲的索引數據越多，查詢效率就越高。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Mysql 的 聚簇索引和二级索引的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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