聚集索引是什么呢，其实就是我们说的那个主键，之前我们说Innodb存储引擎的表，必须有一个主键，还记得为什么吗，我们说过的…不记得了吧，看下面
还记得MyISAM存储引擎在创建表的时候会在硬盘上生成哪些文件吗，是不是有三个.frm.MYD.MYI结尾的三个文件，frm结尾的是表结构，MYD结尾的是数据文件，MYI结尾的就是索引文件，也就是说索引也是存在硬盘上的，那InnoDB引擎呢，创建一个表，在硬盘上会生成.frm.idb结尾的两个文件，那索引的呢，难道InnoDB就用不了索引吗？怎么可能？之前咱们有没有建立过索引啊，primary key、unique key是不是都叫做索引啊，但是索引那个文件去哪了呢，索引是不可能在表结构.frm（存什么字段什么类型这些东西）的文件中，那就只剩下.idb结尾的数据文件了，索引就在这里面，InnoDB引擎的表，它的索引和数据都在同一个文件里面，所以我一直强调，使用InnoDB存储引擎的时候，每建一个表，就需要给一个主键，是因为这个主键是InnoDB存储引擎的.idb文件来组织存储数据的依据或者说方式，也就是说InnoDB存储引擎在存储数据的时候默认就按照索引的那种树形结构来帮你存。这种索引，我们就称为聚集索引，也就是在聚集数据组织数据的时候，就用这种索引。InnoDB这么做就是为了加速查询效率，因为你经常会遇到基于主键来查询数据的情况，并且通常我们把id字段作为主键，第一点是因为id占用的数据空间不大，第二点是你经常会用到id来查数据。如果你的表有两个字段，一个id一个name，id为主键，当你查询的时候如果where后面的条件是name=多少多少，那么你就没有用到主键给你带来的加速查询的效果（需要主键之外的辅助索引），如果你用where id=多少多少，就会按照我们刚才上面说的哪种树形结构来给你找寻数据了（当然不仅仅有这种树形结构的数据结构类型），能够快速的帮你定位到数据块。这种聚集索引的特点是它会以id字段作为依据，去建立树形结构，但是叶子节点存的是你表中的一条完整记录，一条完整的数据。记住这一点昂，一会将辅助索引的时候，和这个内容有关系，会讲到一个回表的概念。
在数据库中，B+树的高度一般都在24层，这也就是说查找某一个键值的行记录时最多只需要2到4次IO，这倒不错。因为当前一般的机械硬盘每秒至少可以做100次IO，24次的IO意味着查询时间只需要0.02~0.04秒。
数据库中的B+树索引可以分为聚集索引（clustered index）和辅助索引（secondary index），
聚集索引与辅助索引相同的是：不管是聚集索引还是辅助索引，其内部都是B+树的形式，即高度是平衡的，叶子结点存放着所有的数据。
聚集索引与辅助索引不同的是：叶子结点存放的是否是一整行的信息
聚集索引
#InnoDB存储引擎表示索引组织表，即表中数据按照主键顺序存放。而聚集索引（clustered index）就是按照每张表的主键构造一棵B+树，同时叶子结点存放的即为整张表的行记录数据，也将聚集索引的叶子结点称为数据页。聚集索引的这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的一部分。同B+树数据结构一样，每个数据页都通过一个双向链表来进行链接。
#如果未定义主键，MySQL取第一个唯一索引（unique）而且只含非空列（NOT NULL）作为主键，InnoDB使用它作为聚簇索引。
#如果没有这样的列，InnoDB就自己产生一个这样的ID值，它有六个字节，而且是隐藏的，使其作为聚簇索引。
#由于实际的数据页只能按照一棵B+树进行排序，因此每张表只能拥有一个聚集索引。在多少情况下，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。此外由于定义了数据的逻辑顺序，聚集索引能够特别快地访问针对范围值得查询。
聚集索引的好处之一
它对主键的排序查找和范围查找速度非常快，叶子节点的数据就是用户所要查询的数据。如用户需要查找一张表，查询最后的10位用户信息，由于B+树索引是双向链表，所以用户可以快速找到最后一个数据页，并取出10条记录
#参照第六小结测试索引的准备阶段来创建出表s1
mysql> desc s1; #最开始没有主键
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id | int(11) | NO | | NULL | |
| name | varchar(20) | YES | | NULL | |
| gender | char(6) | YES | | NULL | |
| email | varchar(50) | YES | | NULL | |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)
mysql> explain select * from s1 order by id desc limit 10; #Using filesort，需要二次排序
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+----------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+----------------+
| 1 | SIMPLE | s1 | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2633472 | 100.00 | Using filesort |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+----------------+
1 row in set, 1 warning (0.11 sec)
mysql> alter table s1 add primary key(id); #添加主键
Query OK, 0 rows affected (13.37 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> explain select * from s1 order by id desc limit 10; #基于主键的聚集索引在创建完毕后就已经完成了排序，无需二次排序
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------+
| 1 | SIMPLE | s1 | NULL | index | NULL | PRIMARY | 4 | NULL | 10 | 100.00 | NULL |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.04 sec)
聚集索引的好处之二：范围查询（range query），即如果要查找主键某一范围内的数据，通过叶子节点的上层中间节点就可以得到页的范围，之后直接读取数据页即可
mysql> alter table s1 drop primary key;
Query OK, 2699998 rows affected (24.23 sec)
Records: 2699998 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> desc s1;
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id | int(11) | NO | | NULL | |
| name | varchar(20) | YES | | NULL | |
| gender | char(6) | YES | | NULL | |
| email | varchar(50) | YES | | NULL | |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
4 rows in set (0.12 sec)
mysql> explain select * from s1 where id > 1 and id < 1000000; #没有聚集索引，预估需要检索的rows数如下，explain就是预估一下你的sql的执行效率
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | s1 | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2690100 | 11.11 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> alter table s1 add primary key(id);
Query OK, 0 rows affected (16.25 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> explain select * from s1 where id > 1 and id < 1000000; #有聚集索引，预估需要检索的rows数如下
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | s1 | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 1343355 | 100.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.09 sec)
辅助索引
就是我们在查询的时候，where后面需要写id之外的其他字段名称来进行查询，比如说是where name=xx，没法用到主键索引的效率，怎么办，就需要我们添加辅助索引了，给name添加一个辅助索引。
表中除了聚集索引外其他索引都是辅助索引（Secondary Index，也称为非聚集索引）（unique key啊、index key啊），与聚集索引的区别是：辅助索引的叶子节点不包含行记录的全部数据。
叶子节点存放的是对应的那条数据的主键字段的值，除了包含键值以外，每个叶子节点中的索引行中还包含一个书签（bookmark），其实这个书签你可以理解为是一个{‘name字段’，name的值，主键id值}的这么一个数据。该书签用来告诉InnoDB存储引擎去哪里可以找到与索引相对应的行数据。如果我们select 后面要的是name，我们直接就可以在辅助索引的叶子节点找到对应的name值，比如：select name from tb1 where name=’xx’；这个xx值你直接就在辅助索引的叶子节点就能找到，这种我们也可以称为覆盖索引。如果你select后面的字段不是name，例如：select age from tb1 where name=’xx’；也就是说，我通过辅助索引的叶子节点不能直接拿到age的值，需要通过辅助索引的叶子节点中保存的主键id的值再去通过聚集索引来找到完整的一条记录，然后从这个记录里面拿出age的值，这种操作有时候也成为回表操作，就是从头再回去查一遍，这种的查询效率也很高，但是比覆盖索引低一些，再说一下昂，再辅助索引的叶子节点就能找到你想找的数据可称为覆盖索引。
