聚簇索引：将数据与索引存放到一起，索引结构的叶子结点保存了行数据（索引临近的记录在物理存储上也是临近的）
非聚簇索引：数据与索引是分开存储的，索引结构的叶子结点指向了数据对应的位置（索引中临近的数据在物理存储上不一定临近）

主索引：每一块存储块有一个索引项，索引项总数和存储表存储块数目相同，存储表的每一存储块的第一条记录称为锚记录。
主索引的索引字段值为锚的索引字段值，指针指向其所在的存储块（按照索引字段排序，通常建立在排序的主码上）（一个主文件只能由一个主索引）

辅助索引：定义在主文件的任一或多个非排序字段上的辅助存储结构
辅助索引通常是对某一排序字段上的每一个不同值有一个索引项，索引字段即是该字段额不同值，而指针指向包含该记录的块（或是该记录本身）
（但是可以有多个辅助索引）

这里的排序字段值得就是聚簇索引，记录在物理块上的存储顺序就按照聚簇索引的字段排序

在innodb中，在聚簇索引之上创建的索引称之为辅助索引，非聚簇索引都是辅助索引，像复合索引、前缀索引、唯一索引等。
辅助索引叶子节点存储的不再是行的物理位置，而是主键的值，辅助索引访问数据总是需要二次查找

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1.InnoDB使用的是聚簇索引，将主键组织到一颗B+树种，而行数据就存储在叶子结点上，若使用“where id =14”这样的条件查找主键，则按照B+树的检索算法即可查找到对应的叶子节点，之后获得行数据。

2.若对Name列进行条件搜索，则需要两个步骤：第一步在辅助索引B+树种检索Name,到达叶结点获取对应的主键。第二步使用主键在主索引B+树中在执行依次B+树检索操作，最终到达叶子结点即可获取整行数据。（重点在于通过其他键需要建立辅助索引。）

聚簇索引具有唯一性，由于聚簇索引是将数据和索引结构放在一起，因此一个表仅有一个聚簇索引。

表中行的物理顺序和索引中行的物理顺序是相同的，在创建任何非聚簇索引之前创建聚簇索引，这是因为聚簇索引改变了表中行的物理顺序，数据行 按照一定的顺序排列，并且自动维护这个顺序；

聚簇索引默认是主键，如果表中没有定义主键，InnoDB 会选择一个唯一且非空的索引代替。如果没有这样的索引，InnoDB 会隐式定义一个主键（类似oracle中的RowId）来作为聚簇索引。如果已经设置了主键为聚簇索引又希望再单独设置聚簇索引，必须先删除主键，然后添加我们想要的聚簇索引，最后恢复设置主键即可。

MyISAM使用的是非聚簇索引，非聚簇索引的两棵B+树看上去没什么不同，节点的结构完全一致只是存储的内容不同而已，主键索引B+树的节点存储了主键，辅助键索引B+树存储了辅助键。表数据存储在独立的地方，这两颗B+树的叶子节点都使用一个地址指向真正的表数据，对于表数据来说，这两个键没有任何差别。由于索引树是独立的，通过辅助键检索无需访问主键的索引树。

聚簇索引的优势：
（每次使用辅助索引检索都要经过两次B+树查找，看上去聚簇索引的效率明显要低于非聚簇索引，这不是多此一举吗？聚簇索引的优势在哪？）

1.由于行数据和聚簇索引的叶子节点存储在一起，同一页中会有多条行数据，访问同一数据页不同行记录时，已经把页加载到了Buffer中（缓存器），再次访问时，会在内存中完成访问，不必访问磁盘。这样主键和行数据是一起被载入内存的，找到叶子节点就可以立刻将行数据返回了，如果按照主键Id来组织数据，获得数据更快。
（访问聚簇索引字段上相邻的数据更有优势（比如使用orderby grouby （聚簇索引）子句等等）在物理块上也是连续的）

2.辅助索引的叶子节点，存储主键值，而不是数据的存放地址。好处是当行数据放生变化时，索引树的节点也需要分裂变化；或者是我们需要查找的数据，在上一次IO读写的缓存中没有，需要发生一次新的IO操作时，可以避免对辅助索引的维护工作，只需要维护聚簇索引树就好了。另一个好处是，因为辅助索引存放的是主键值，减少了辅助索引占用的存储空间大小。
（当插入或者删除数据的时候，不需要更新辅助索引）

3.因为MyISAM的主索引并非聚簇索引，那么他的数据的物理地址必然是凌乱的，拿到这些物理地址，按照合适的算法进行I/O读取，于是开始不停的寻道不停的旋转。聚簇索引则只需一次I/O。（强烈的对比）

4.不过，如果涉及到大数据量的排序、全表扫描、count之类的操作的话，还是MyISAM占优势些，因为索引所占空间小，这些操作是需要在内存中完成的。

为什么主键通常建议使用自增id

聚簇索引的数据的物理存放顺序与索引顺序是一致的，即：只要索引是相邻的，那么对应的数据一定也是相邻地存放在磁盘上的