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某些用户可能并不知道MyISAM和InnoDB中索引的使用差异。如今，InnoDB被更广泛的使用，我们去理解InnoDb中索引的实现就是非常重要的。
首先最重要的是知道innodb使用了聚集索引（clustered index）存储数据。那么，什么是聚集索引呢？
聚集索引（Clustered Index）
一个聚集索引定义了表中数据的物理存储顺序。如何理解聚集索引呢，好比一个电话本，比如一个电话本是按照姓氏排序，并且电话号码紧跟着后面。因为聚集索引决定了表中数据的物理存储顺序，那么一个表则有且只有一个聚集索引。一个聚集索引可以包含多个列。好比一个电话本是基于名字，姓氏同时排序。
Innodb的聚集索引
Innodb的存储索引是基于B+tree，理所当然，聚集索引也是基于B+tree。与非聚集索引的区别则是，聚集索引既存储了索引，也存储了行值。当一个表有一个聚集索引，它的数据是存储在索引的叶子页（leaf pages）。因此innodb也能理解为基于索引的表。
现在让我们考虑下innodb如何决定那个索引作为聚集索引。
innodb如何选择一个聚集索引
对于innodb，主键毫无疑问是一个聚集索引。但是当一个表没有主键，或者没有一个索引，innodb会如何处理呢。请看如下规则
如果一个主键被定义了，那么这个主键就是作为聚集索引
如果没有主键被定义，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。
因此，笔者的建议是给每个表都定一个主键。如果该表没有逻辑主键，则创建一个自增的列作为主键。
你是否明白次级索引（secondary index）与主键的关系
在innodb，每个次级索引都存储的主键key。因为innodb的数据结构决定了，次级索引存储的是主键的值。次级索引的叶子节点并不存储行数据的物理地址。而是存储的该行的主键值。因此，换句话说，主键扮演了行数据的指针。
这是让我们推导另一个有趣的推论
一次级索引包含了两次查找。一次是查找次级索引自身。然后查找主键（聚集索引）
聚集索引的高级特性
聚集索引有非常显著的优点。如下
因为数据的物理存储是通过主键，通过主键的数据查找是非常快速的。比如，最快的方式查找一个雇员表中的某个雇员，则是通过该表的主键去匹配。同时，区间的查找也是非常快速。假定，一个应用频繁的查找某个区间的数据。一个聚集索引能快速的定位包含了开始数据，并且能检索相邻的行数据直到最后一个数据。因此，索引停工了区间的快速查询。
另一个优点，对于聚集索引，则是数据的排序实现。如果一个表的某个字段经常被用来排序，如果该字段在聚集索引列，则排序的时间就是查询的时间。同时，因为B-Tree同时保存了索引和数据值。因此通过聚集索引的检索会快于一个非聚集索引的检索。
这些优点是能提升实现，如果你设计你的表和查询。同时，聚集索引也有它的缺点。
聚集索引的缺点
如果一个很大的聚集索引被定义。那么所有的次级索引也会显而易见的大，因为次级索引存储了聚集索引的key。因为数据的存储方式，次级索引的查找需要两次。
聚集索引的列的值被更改后，聚集索引会对数据重排，因此主键被更改的开销是昂贵的。
插入可能比较慢，如果数据不是按照主键的顺序插入。因此我们判断插入的数据的效率决定于插入的顺序。在innodb的表中，插入行按照主键的顺序插入式是最快的方式。
理解次级索引
在innodb的次级索引的记录不存在被更新。因此，更新一个次级索引列意味着在该次级索引会先删除，然后插入新的数据。
