MySQL聚簇索引的优缺点分析
1.什么是聚簇索引数据库的索引从不同的角度可以划分成不同的类型，聚簇索引便是其中一种。聚簇索引英文是ClusteredIndex，有时候小伙伴们可能也会看到有人将之称为聚集索引等，与之相对的是非聚簇索引或者二级索引。聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据的存储方式。在MySQL的InnoDB存储引擎中，所谓的聚簇索引实际上就是在同一个B+Tree中保存了索引和数据行：此时，数据放在叶子结点中，聚簇聚簇，意思就是说数据行和对应的键值紧凑的存在一起。假设我有如下数据：id(主键)usernameage
1. 什么是聚簇索引
数据库的索引从不同的角度可以划分成不同的类型，聚簇索引便是其中一种。
聚簇索引英文是 Clustered Index，有时候小伙伴们可能也会看到有人将之称为聚集索引等，与之相对的是非聚簇索引或者二级索引。
聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据的存储方式。在 MySQL 的 InnoDB 存储引擎中，所谓的聚簇索引实际上就是在同一个 B+Tree 中保存了索引和数据行：此时，数据放在叶子结点中，聚簇聚簇，意思就是说数据行和对应的键值紧凑的存在一起。
假设我有如下数据：
| id(主键) | username | age | address | gender |
|---|---|---|---|---|
| 1 | ab | 99 | 深圳 | 男 |
| 2 | ac | 98 | 广州 | 男 |
| 3 | af | 88 | 北京 | 女 |
| 4 | bc | 80 | 上海 | 女 |
| 5 | bg | 85 | 重庆 | 女 |
| 6 | bw | 95 | 天津 | 男 |
| 7 | bw | 99 | 海口 | 女 |
| 8 | cc | 92 | 武汉 | 男 |
| 9 | ck | 90 | 深圳 | 男 |
| 10 | cx | 93 | 深圳 | 男 |
那么它的聚簇索引大概就是这个样子：
那么大家可以看到，叶子上既有主键值（索引）又有数据行，节点上则只有主键值（索引）。
小伙伴们想想，MySQL 表中的数据在磁盘中只可能保存一份，不可能保存两份，所以，在一个表中，聚簇索引只可能有一个，不可能有多个。
2. 聚簇索引和主键
有的小伙伴搞不清楚这两者之间的关系，甚至将两者划等号，这是一个巨大的误区。
在有的数据库中，支持开发者自由的选择使用哪一个索引作为聚簇索引，但是 MySQL 中是不支持这个特性的。
在 MySQL 中，如果表本身就有设置主键，那么主键就是聚簇索引；如果表本身没有设置主键，则会选择表中的一个唯一且非空的索引来作为聚簇索引；如果表中连唯一非空的索引都没有，那么就会自动选择表中的隐式主键来作为聚簇索引。关于 MySQL 中表的隐式主键，松哥会在将来的文章中和大家介绍。
不过一般来说，还是建议大家自己来为表设置主键，因为隐式主键是自增的，自增的都会存在一个问题：在自增值上会存在非常高的锁竞争问题，主键的上界会称为热点数据，因为所有的插入操作都要主键自增，又不能重复，所以会发生锁竞争进而导致性能降低。
根据上面的介绍，我们可以总结出 MySQL 中聚簇索引和主键索引的关系如下：
聚簇索引不一定是主键索引。
主键索引一定是聚簇索引。
3. 聚簇索引优缺点
先来说优点：
相互关联的数据我们可以将之保存在一起。例如有一个用户订单表，我们可以根据 用户 ID + 订单 ID 来聚集所有数据，用户 ID 可能会重复，订单 ID 则不会重复，这样我们就能够将一个用户相关的订单数据都保存在一起，如果需要查询一个用户的所有订单，就会非常快，只需要少量的磁盘 IO 就可以做到。
不需要回表，因此数据访问速度更快。在聚簇索引中，索引和数据都在同一棵 B+Tree 上，因此从聚簇索引中获取到的数据比从非聚簇索引上获取数据更快（非聚簇索引需要回表）。
对于第一点的案例，如果我们想根据用户 ID 查询到这个用户所有的订单 ID，那么此时都不用去到叶子结点了，因为支节点上就有我们需要的数据，所以直接利用覆盖索引的特性，就可以读取到需要的数据。
这些就是聚簇索引一些常见的优点，我们在日常的表设计中，其实应该充分利用好这些优点。
再来看看缺点：
小伙伴们发现，前面我们说的聚簇索引的优势主要是聚簇索引减少了 IO 次数，从而提高了数据库的性能，但是有的 IO 密集型应用，可能直接上一个足够大的内存，把数据都读取到内存中操作，此时聚簇索引就没有啥优势了。
随机主键会导致页分裂问题，主键顺序插入的话，相对来说效率会高一些，因为在 B+Tree 中只需要不断往后面追加即可；但是主键如果是非顺序插入的话，效率就会低很多，因为可能会涉及到页分裂问题。以上面那张图为例，假设每个节点可以保存三条数据，现在我们要插入一个主键是 4.5 的记录，那么就需要把主键为 5 的值往后移动，进而导致主键为 8 的节点也要往后移动。页分裂会导致数据插入效率降低并且占用更多的存储空间。
非聚簇索引（二级索引）查询的时候需要回表。因为一个索引就是一棵索引树，数据都在聚簇索引上，所以如果使用非聚簇索引进行搜索，非聚簇索引的叶子上存储的是主键值，先找到主键值，然后拿着主键值再来聚簇索引上搜索，这样一共就查询了两棵索引树，这就是回表。
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