# 前言
> **🍊作者简介：** 不肯过江东丶，一个来自二线城市的程序员，致力于用“猥琐”办法解决繁琐问题，让复杂的问题变得通俗易懂。
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在关系型数据库中，索引是提高查询效率的重要工具。其中，聚簇索引和非聚簇索引是两种常见的索引类型，它们在数据存储方式和查询性能方面有所不同。聚簇索引和非聚簇索引在数据存储和访问方式上有着显著的差异。聚簇索引决定了数据在磁盘上的物理存储顺序，而非聚簇索引则是基于索引键的副本来组织数据。这两种索引类型各自有其优势和劣势，并且在不同的查询场景下表现出不同的性能。那么今天咱们就一起深入浅出的聊一聊聊聚簇索引和非聚簇索引。 🤞

# 聚簇索引和非聚簇索引
在开始讲聚簇索引和非聚簇索引之前，我们要先记住一句话👇

> MySQL 的 InnoDB 引擎下索引数据结构是B+树，主键索引叶子节点的值存储的就是 MySQL 的数据行，普通索引的叶子节点的值存储的是主键值，这是了解聚簇索引和非聚簇索引的前提。（关于B+树这里就不过多叙述，后面会单独开一篇博客专门讲解B+树）

聚簇索引和非聚簇索引是关系型数据库中两种不同的索引类型，它们主要用于提高数据库的查询性能。

🔉 聚簇索引（Clustered Index）：

 - 聚簇索引是按照索引键的顺序来组织表中的数据的一种索引结构。
 - 在聚簇索引中，数据行的物理顺序与索引的逻辑顺序相同。换句话说，聚簇索引决定了数据在磁盘上的存储方式。
 - 一个表只能有一个聚簇索引，因为它决定了表中数据的物理排序方式。
 - 聚簇索引对于经常需要范围查询或按顺序访问数据的操作性能较好，但对于频繁的插入、更新和删除操作可能会导致性能下降。

🔉 非聚簇索引（Non-clustered Index）：

 - 非聚簇索引是基于索引键的副本来组织表中的数据的一种索引结构。
 - 在非聚簇索引中，索引键的顺序与实际数据的物理顺序不一定相同。
 - 一个表可以有多个非聚簇索引，因为它们只是对索引键的副本进行排序，而不影响实际数据的物理存储方式。
 - 非聚簇索引对于查找特定值的操作性能较好，但在范围查询或按顺序访问数据时可能会比聚簇索引慢一些。

看完上面的介绍，可能有些小伙伴并不能很好的理解到底什么是聚簇索引和非聚簇索引~ 俗话说：“繁琐问题必有猥琐解法”，下面咱们就用更“猥琐”的办法来帮助各位小伙伴理解聚簇索引和非聚簇索引。

> 📣 **我们的宗旨是：繁琐问题必有猥琐解法** 🔔 什么是聚簇索引：记住一句话，找到了索引就找到了需要的数据，那么这个索引就是聚簇索引，所以主键就是聚簇索引，修改聚簇索引其实就是修改主键。下面贴上一段 MySQL 官方对聚簇索引的解释👇 **The InnoDB term for a primary key index.** InnoDB table storage is organized based on the values of the primary key columns, to speed up queries and sorts involving the primary key columns. For best performance, choose the primary key columns carefully based on the most performance-critical queries. Because modifying the columns of the clustered index is an expensive operation, choose primary columns that are rarely or never updated. 在官方的解释中，第一句话其实就已经告诉我们什么的聚簇索引了：**聚簇索引就是主键的一种术语** 🔔 什么是非聚簇索引：索引的存储和数据的存储是分离的，也就是说找到了索引但没找到数据，想找到数据还需要根据索引上的值（主键）再次回表查询，非聚簇索引也叫做辅助索引。

下面我们以 MySQL 为例，用一张表来具体讲解一下聚簇索引和非聚簇索引 👇

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-4287693/aac36dc0b495271a4caca0271e0bc89a.png#pic_center)
当我们向表中插入数据后，得到的聚簇索引结构如下所示（图片来自百度）：

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-4287693/e7ac9b376c0d2e30f161d78f755d5f54.webp#pic_center)

> 我们通过上图可以看到，聚簇索引的叶子节点包含了所有数据，所以在需要查询某一行数据的所有列时，通过聚簇索引查询的效率最高。

InnoDB中，除了聚簇索引以外，其余的索引都可以称为非聚簇索引，非聚簇索引的叶子节点存放主键索引，而不是所有数据。通过非聚簇索引查找数据，其流程是先通过非聚簇索引查找到数据的主键，再通过主键查找对应的数据（也就是我们上面提到的回表查询）。我们把上面创建表的 sql 语句稍作修改，如下👇

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-4287693/f2e5f6147dffd49a39d9146f09c27f1c.png#pic_center)

当我们向表中插入数据后，得到的非聚簇索引结构如下所示（图片来自百度）：

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-4287693/080ad9c065e30f8c7832a873b023dfd8.webp#pic_center)

> 从图中可以发现，聚簇索引和非聚簇索引最大的区别就是叶子节点存放的内容，非聚簇索引的叶子节点存放了数据的主键。通过非聚簇索引查找到主键值后，还需要通过主键值去聚簇索引查找整行数据（回表查询），从而获取到满足条件行的所有数据。所以非聚簇索引的查询速度总是会比聚簇索引的查询速度慢一些，日常开发中能使用聚簇索引应该尽量使用聚簇索引。 这里再简单说一下另一个概念——覆盖索引，如果某次查询的过程中，查询需要的数据在非聚簇索引中就可以得到，那么就没有必要回到聚簇索引查询行所有的数据，这种情况称为覆盖索引。以上面的表结构为例，如果我们用 select id from user_info where age = 1; 去查询年龄为1对应的数据 ID，由于年龄索引树的叶子节点就包含了 ID 信息，所以 InnoDB 不需要回聚簇索引再次查询用户 ID，而是直接将年龄索引树中的ID返回，这种情况就叫做覆盖索引。

最后我们一起总结一下聚簇索引和非聚簇索引的区别 👇

聚簇索引和非聚簇索引的主要区别在于数据存储方式和索引的唯一性：

 1. 数据存储方式：聚集索引将数据按照索引的键值进行排序并存储的一种索引类型。在聚集索引中，数据行按照索引键值的顺序存储在一起，因此具有相同索引键值的行会存储在物理位置相邻的磁盘页中。而非聚集索引则通过一个独立的数据结构来存储索引键值和对应的记录位置。在非聚簇索引中，索引键值的排序与数据行的存储方式无关，因此可以避免聚簇索引中的数据移动和排序操作。
 2. 索引的唯一性：聚集索引一定是唯一的，因为一个表只能有一个物理存储顺序，所以**聚集索引的个数最多只能是1个**；非聚集索引可以是不唯一的，因为非聚集索引是存储在表之外的，一个表可以有多个非聚集索引。

总的来说，聚集索引和非聚集索引都可以提高查询效率，但它们的使用场景和特点不同。在实际应用中，需要根据具体的查询需求来选择使用哪种索引类型。同时，在数据库设计中，应该根据具体的业务需求和数据特征来设计合适的索引结构和优化策略。
# 小结
本人经验有限，有些地方可能讲的没有特别到位，如果您在阅读的时候想到了什么问题，欢迎在评论区留言，我们后续再一一探讨🙇‍

> 希望各位小伙伴动动自己可爱的小手，来一波点赞+关注 (✿◡‿◡) 让更多小伙伴看到这篇文章~ 蟹蟹呦(●'◡'●)

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聚簇索引决定了数据在磁盘上的物理存储顺序，而非聚簇索引则是基于索引键的副本来组织数据。这两种索引类型各自有其优势和劣势，并且在不同的查询场景下表现出不同的性能。那么今天咱们就一起深入浅出的聊一聊聊聚簇索引和非聚簇索引。 🤞

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聚簇索引和非聚簇索引是MySQL数据库的两种核心索引类型。聚簇索引决定数据物理存储顺序，主键即聚簇索引；非聚簇索引存储主键值，查询需回表操作。聚簇索引适合范围查询，非聚簇索引适合精确查找。了解二者区别能有效优化数据库查询性能，提升系统效率。

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