MySQL 的聚镞索引
索引目的
索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。
这样的话，索引查找过程中就要产生磁盘 I/O 消耗，相对于内存存取，I/O 存取的消耗要高几个数量级，所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘 I/O 操作次数的渐进复杂度。
换句话说，索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数。
聚簇索引 (聚集索引)
聚簇索引就是 按照每张表的主键构造一颗 B+ 树，同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据，也将聚簇索引的叶子节点称为数据页。
这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的一部分，每张表只能拥有一个聚簇索引。
Innodb 通过主键聚集数据，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。
聚簇索引的优缺点
优点：
1、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。可以支持覆盖索引
注： 覆盖索引（covering index）🥋扩展逻辑：回表 && 覆盖索引 && 索引下推 指一个查询语句的执行只用从索引中就能够取得，不必从数据表中读取。也可以称之为实现了索引覆盖。 当一条查询语句符合覆盖索引条件时，MySQL 只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，这样避免了查到索引后再返回表操作，减少 I/O 提高效率。 如，表 covering_index_sample 中有一个普通索引 idx_key1_key2(key1,key2)。当我们通过 SQL 语句：select key2 from covering_index_sample where key1 = ‘keytest’;的时候，就可以通过覆盖索引查询，无需回表。
- 需要认识到的是，聚簇索引的效率明显要低于 非聚簇索引（MyISAM） ，因为 每次使用辅助索引检索都要经过两次 B+树查找 ，这不是多此一举吗？聚簇索引的优势在哪？可以看下面的索引查询过程。
2、聚簇索引对于主键的排序查找和范围查找速度非常快
缺点：
1、 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 (Page Split)，严重影响性能。
- 建议在大量插入新行后，选在负载较低的时间段，通过
OPTIMIZE TABLE优化表，因为必须被移动的行数据可能造成碎片。使用独享表空间可以弱化碎片 - 表因为使用 UUID（随机 ID）作为主键，使数据存储稀疏
- 推荐 自增的 ID 列为主键
2、 更新主键的代价很高 ，因为将会导致被更新的行移动，如上图。因此，对于 InnoDB 表，我们一般定义主键为不可更新。
3、 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。
Tips:
- 如果表定义了主键，则 PK 就是聚集索引；
- 如果表没有定义主键，则第一个非空唯一索引（not NULL unique）列是聚集索引；
- 否则，InnoDB 会创建一个隐藏的 row-id 作为聚集索引；
辅助索引
在 聚簇索引之上创建的索引称之为辅助索引 ，辅助索引访问数据总是需要二次查找。
非聚簇索引都是辅助索引，像复合索引、前缀索引、唯一索引。辅助索引叶子节点存储的不再是行的物理位置，而是主键值。通过辅助索引首先找到的是主键值，再通过主键值找到数据行的数据页，再通过数据页中的 Page Directory 找到数据行。
Innodb 辅助索引的叶子节点并 不包含行记录的全部数据 ，叶子节点除了包含键值外，还包含了相应行数据的聚簇索引键。
辅助索引的存在不影响数据在聚簇索引中的组织，所以一张表可以有多个辅助索引。在 Innodb 中有时也称辅助索引为二级索引。
辅助索引使用主键作为 ” 指针 ” 而不是使用地址值作为指针
即 使用主键值当作指针会让辅助索引占用更多的空间，换来的好处是 InnoDB 在移动行时无须更新辅助索引中的这个 ” 指针 ” 也就是说行的位置
行的位置（实现中通过16K 的 Page 来定位）会随着数据库里数据的修改而发生变化（前面的 B+树节点分裂以及 Page 的分裂），使用聚簇索引就可以保证不管这个主键 B+树的节点如何变化，辅助索引树都不受影响 。
索引查询过程
聚簇索引的叶子节点存放的是主键值和数据行， 支持覆盖索引 ；
- 由于节子节点 (数据页) 只能按照一颗 B+ 树排序，故 一张表只能有一个聚簇索引 。辅助索引的存在不影响聚簇索引中数据的组织，所以一张表可以有多个辅助索引
非聚簇引的叶子节点存放的是主键值或指向数据行的指针。辅助索引结构基本和主键索引完全一致。
- 所以当数据地址变更时，需要对所有的索引进行处理。