在 MySQL 中，聚簇索引和非聚簇索引，如何區分？
在 MySQL 的 InnoDB存儲引擎中，聚簇索引和非聚簇索引是兩種主要的索引類型。它們之間有什么相同點和區別？我們該如何理解他們呢？這篇文章我們一起來聊一聊。
1. 聚簇索引
聚簇索引（Clustered Index）是指表中的主鍵，它決定了表中數據的物理存儲順序。在 InnoDB 中，表的主鍵默認就是聚簇索引。如果沒有顯式定義主鍵，InnoDB 會選擇一個唯一的非空索引作為聚簇索引；如果沒有任何合適的索引，InnoDB 會隱式創建一個行ID作為聚簇索引。
聚簇索引使用 B+ 樹結構存儲數據。樹的葉子節點直接存儲完整的行數據。因此，聚簇索引既是索引又是數據存儲的一部分。
聚簇索引的特點：
- 唯一性：每個表只能有一個聚簇索引，因為數據行只能按照一種順序存儲。
- 訪問效率：對于基于聚簇索引的范圍查詢，性能較高，因為相關數據物理上是連續存儲的。
- 維護成本：插入、更新或刪除操作可能需要重新組織數據頁，成本較高，尤其是當插入位置不在表尾時。
2. 非聚簇索引
非聚簇索引（Non-Clustered Index）是指除聚簇索引之外的所有索引。在 InnoDB 中，非聚簇索引的葉子節點不存儲完整的行數據，而是存儲聚簇索引的主鍵值作為指向實際數據的引用。
非聚簇索引同樣使用 B+ 樹結構，但葉子節點只包含索引字段和對應的主鍵值。通過主鍵值，進一步查找聚簇索引以獲取完整行數據。
非聚簇索引的特點：
- 多索引支持：一個表可以有多個非聚簇索引，以支持多種查詢條件。
- 訪問路徑：首先通過非聚簇索引定位到主鍵，然后通過主鍵查詢聚簇索引獲取完整數據。這可能涉及兩次查找（索引查找 + 聚簇查找）。
- 維護成本：非聚簇索引需要維護額外的索引結構，插入、更新或刪除操作時需要同時更新這些索引，增加了維護成本。
3. 兩者區別
聚簇索引和非聚簇索引的區別，可以歸納為下表：
方面 | 聚簇索引（Clustered Index） | 非聚簇索引（Non-Clustered Index） |
數據存儲 | 數據按索引順序物理存儲在表中，葉子節點存儲完整行數據 | 僅存儲索引字段和對應的主鍵值，葉子節點不存儲完整行數據 |
數量限制 | 每個表只能有一個聚簇索引 | 每個表可以有多個非聚簇索引 |
訪問效率 | 對聚簇索引字段的查詢效率高，范圍查詢性能優越 | 需要通過主鍵值回表查詢數據，訪問效率相對較低 |
維護成本 | 數據的插入、更新、刪除可能導致數據頁的重組，維護成本較高 | 需要維護額外的索引結構，插入、更新、刪除操作時需要同時更新索引，成本較高 |
適用場景 | 適用于經常按主鍵或索引字段范圍進行查詢的場景 | 適用于需要多樣化查詢條件且非頻繁范圍查詢的場景 |
4. 注意事項
在實際工作中，對于聚簇索引和非聚簇索引的使用，需要注意以下幾點：
- 選擇合適的主鍵：由于聚簇索引決定了數據的物理存儲順序，選擇一個唯一且不頻繁變動的主鍵非常重要。例如，自增主鍵（如 AUTO_INCREMENT）通常是一個不錯的選擇，因為它能夠避免頻繁的頁分裂和數據重新排列。
- 優化二級索引：由于非聚簇索引依賴于聚簇索引（主鍵）來定位數據，選擇合適的主鍵有助于提高非聚簇索引的查詢性能。此外，盡量減少非聚簇索引的數量，以降低維護成本。
- 考慮數據插入模式：如果數據主要是按主鍵的順序插入（如自增主鍵），可以減少數據頁的分裂和碎片，提高插入性能。
- 復合索引的使用：對于需要根據多個列進行查詢的場景，可以創建復合非聚簇索引（如 (col1, col2)），以覆蓋更多的查詢需求，提高查詢效率。
5. 總結
本文，我們詳細地分析了 MySQL InnoDB 表中的聚簇索引和非聚簇索引，了解了它們的特點和適用場景。
聚簇索引在 InnoDB 中是數據的物理存儲順序，默認情況下表的主鍵就是聚簇索引。它適合于需要按主鍵或范圍查詢的高效訪問，但只能有一個，且維護成本較高。
非聚簇索引是輔助索引，存儲索引字段和主鍵值，可以有多個，適合多樣化的查詢需求，但查詢時需要額外的查找步驟，訪問效率相對較低。
在日常工作中，理解和合理使用聚簇索引與非聚簇索引，可以顯著提升 MySQL InnoDB 表的查詢性能和整體數據庫的運行效率。
