问：可以说说聚集索引和非聚集索引区别吗？
在Mysql中，有两大常用的存储引擎MyisAm和Innodb，Myisam使用的是非聚集索引也叫非聚簇索引，InnoDb使用的是聚集索引，聚集索引就是以主键创建的索引，非聚集索引就是除了主键以外的索引。非聚集索引在建立的时候也未必是单列的，可以多个列来创建索引，本质区别是表记录的排列顺序和索引的排列顺序是否一致。
聚集索引的叶节点就是数据节点，而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点，并保留一个链接指向对应数据块。
聚簇索引主键的插入速度要比非聚簇索引主键的插入速度慢很多。
相比之下，聚簇索引适合排序，非聚簇索引不适合用在排序的场合。因为聚簇索引叶节点本身就是索引和数据按相同顺序放置在一起，索引序即是数据序，数据序即是索引序，所以很快。非聚簇索引叶节点是保留了一个指向数据的指针，索引本身当然是排序的，但是数据并未排序，数据查询的时候需要消耗额外更多的I/O，所以较慢。
当你需要取出一定范围内的数据时，用聚簇索引也比用非聚簇索引好。
问：聚集索引有什么缺点？
插入速度严重依赖于插入顺序，按照主键的顺序插入是加载数据到innodb表中速度最快的方式，但如果不是按照主键顺序加载数据，那么在加载完成后最好使用optimizetable命令重新组织一下表。
更新聚集索引列的代价很高，因为会强制innodb将每个被更新的行移动到新的位置
基于聚集索引的表在插入新行，或者主键被更新导致需要移动行的时候，可能面临页分裂的问题，当行的主键值要求必须将这一行插入到某个已满的页中时，存储引擎会将该页分裂成两个页面来容纳该行，这就是一次页分裂操作，页分裂会导致表占用更多的磁盘空间
问：使用聚集索引为什么查询速度会变快？
聚簇索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚簇索引找到包含第一个值的行后，便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。数据存储结构方面：聚簇索引的索引页面指针指向数据页面，所以使用聚簇索引查找数据总是比使用非聚簇索引快。每张表只能建一个聚簇索引，并且建聚簇索引需要至少相当该表%的附加空间，以存放该表的副本和索引中间页。
数据检索方面：在那些包含范围检查(between、、=、、=)或使用groupby或orderby的查询时，一旦找到具有范围中第一个键值的行，具有后续索引值的行保证物理上毗连在一起而不必进一步搜索，避免了大范围扫描，可以大大提高查询速度。同样，如果对从表中检索的数据进行排序时经常要用到某一列，则可以将该表在该列上聚簇（物理排序），避免每次查询该列时都进行排序，从而节省成本。
问：建立聚集索引有什么需要注意的地方吗？
在聚簇索引中不要包含经常修改的列，因为码值修改后，数据行必须移动到新的位置，索引此时会重排，会造成很大的资源浪费。
选择聚簇索引应基于where子句和连接操作的类型。
问：为什么非聚集索引会降低插入和更新速度？
每当你改变了一个建立了非聚簇索引的表中的数据时，必须同时更新索引。因此你对一个表建立非聚簇索引时要慎重考虑。如果你预计一个表需要频繁地更新数据，那么不要对它建立太多非聚簇索引。另外，如果硬盘和内存空间有限，也应该限制使用非聚簇索引的数量。
问：InnoDB引擎中数据的存储方式是什么样的？
聚集索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树，它的叶子节点存放的是整行数据。
InnoDB的主键一定是聚集索引。如果没有定义主键，聚集索引可能是第一个不允许为null的唯一索引，也有可能是rowid。
问：InnoDB引擎索引都有哪些特征？
1.聚集索引表记录的排列顺序和索引的排列顺序保持一致，所以查询效率相当快。只要找到第一个索引记录的值，其余的连续性的记录也一定是连续存放的。
2.聚集索引的缺点就是修改起来比较版，因为它需要保持表中记录和索引的顺序需要一致，在插入新记录的时候就会对数据也重新做一次排序。
3.在数据表创建上INNODB聚集索引存储的是一个文件，后缀为.frm
4.InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。
问：InnoDB表对主键生成策略是什么样的？
优先使用用户自定义主键作为主键，如果用户没有定义主键，则选取一个Unique键作为主键，如果表中连Unique键都没有定义的话，则InnoDB会为表默认添加一个名为row_id的隐藏列作为主键。InnoDB存储引擎会为每条记录都添加transaction_id和roll_pointer这两个列，但是row_id是可选的（在没有自定义主键以及Unique键的情况下才会添加该列）。这些隐藏列的值不用我们操心，InnoDB存储引擎会自己帮我们生成的。
问：InnoDB表中为什么只能有一个聚集索引？
每个表只能有一个聚簇索引，是因为一个表中的记录只能以一种物理顺序存放，实际的数据页只能按照一颗B+树进行排序。查询优化器倾向于采用聚集索引，因为聚集索引能够在B+树索引的叶子节点上直接找到数据。聚簇索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚簇索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚簇索引（TokuDB引擎除外）。汉语字典也是聚簇索引的典型应用，在汉语字典里，索引项是字母+声调，字典正文也是按照先字母再声调的顺序排列。
问：表中可以有多个非聚集索引吗？要是可以的话，最多可以有多少个？
但是，一个表可以有不止一个非聚簇索引。实际上，对每个表你最多可以建立个非聚簇索引。非聚簇索引需要大量的硬盘空间和内存。
问题：BTree与Hash索引有什么区别？
BTree索引可能需要多次运用折半查找来找到对应的数据块（对比跟节点-子树-叶子节点-数据块）；而HASH索引是通过HASH函数，计算出HASH值，在表中找出对应的数据。优缺点对比：大量不同数据等值精确查询，HASH索引效率通常比B+TREE高。但是HASH索引不支持模糊查询、排序、范围查询和联合索引中的最左匹配规则，而这些Btree索引都支持。
问：InnoDB辅助索引B+树不能找到给定键值具体行，只能找的行所在页；而聚集索引存的就是主键和行的完整字段。既然都有完整字段了为什么是找不到具体行？
聚集索引树也是先找到的是数据所在的页，然后将页放入内存中，通过二分查找找到对应的行，只是这个内存查找的过程时间很短，所以很多时候我们就不提了。
这些问题等待下一章节为大家解答：
请问MyIsAm与InnoDB在索引方面都有哪些区别？
数据量相同的情况下，B树和B+树，哪个占用空间更大？