聚簇索引和非聚簇索引是数据库必备技能，下面我就重点来详解聚簇索引和非聚簇索引@mikechen
什么是聚簇索引
聚簇索引，全称是Clustered Index，是数据库中一种重要的索引类型，它对表中的数据行进行物理排序和存储。
如下图所示：
聚簇索引会将表的数据行物理上按照索引的顺序进行排列，在聚簇索引下表中的数据行实际上就是索引的叶子节点。
在具有聚簇索引的表中，数据行的物理存储顺序与索引的顺序一致，这使得聚簇索引在数据访问和查询性能方面具有重要作用。
以下是聚簇索引的一些关键特点：
- 物理排序： 表中的数据行按照聚簇索引的键值进行物理排序，而不仅仅是逻辑上的排序。
- 唯一性： 一张表只能有一个聚簇索引，通常会与主键关联。
- 范围查询： 由于数据行在物理上相邻存储，范围查询，例如：在某个范围内查找数据的性能通常会很好，因为相关数据可能在磁盘上连续。
- 顺序扫描： 对于需要按照顺序扫描表中数据的操作，比如：导出数据或生成报表，聚簇索引能够提供更高的性能。
什么是非聚簇索引
非聚簇索引与数据的物理存储顺序无关，非聚簇索引会创建一个独立的数据结构，包含了索引键的值以及指向实际数据行的指针。
如下图所示：
非聚簇索引是独立于数据存储顺序的索引，它包含索引键的值以及指向实际数据行的指针，一张表可以有多个非聚簇索引。
以下是非聚簇索引的一些关键特点：
- 独立于数据排序： 与聚簇索引不同，非聚簇索引并不会改变数据行的物理存储顺序，它只是在索引中维护了索引键值和指向数据行的指针。
- 多个索引： 一张表可以有多个非聚簇索引，每个索引可以针对不同的列或列组合。
- 索引键和指针： 非聚簇索引的索引键值用于快速定位数据行，而指针则指向包含实际数据的位置。
- 覆盖索引： 如果非聚簇索引包含了查询所需的所有列，就称为覆盖索引。
需要注意的是，虽然非聚簇索引可以显著提高查询性能，但由于它们需要额外的存储空间来维护索引结构，过多的索引可能会导致写操作的性能下降。
聚簇索引和非聚簇索引的区别
聚簇索引和非聚簇索引之间的核心区别主要体现在数据存储方式、索引结构和性能优化方面。
以下是它们的核心区别：
1. 数据存储方式：
- 聚簇索引：数据行的物理存储顺序与聚簇索引的键值顺序一致，数据行在磁盘上相邻存储。
- 非聚簇索引：数据行的物理存储顺序与索引无关，索引结构中包含索引键值和指向实际数据行的指针。
2. 主键关联：
- 聚簇索引：通常与表的主键相关联，主键的值必须是唯一的。
- 非聚簇索引：可以与表的主键关联，也可以与非主键列关联。
3. 数据插入和更新的影响：
- 聚簇索引：插入新数据或更新聚簇索引的键值可能导致数据行的重新排序，这可能会引起性能开销。
- 非聚簇索引：插入或更新数据行不会导致数据的物理重新排序，因为索引与实际数据的存储位置无关。
4. 数据存储量和性能：
- 聚簇索引：可能需要更多的存储空间来维护物理排序，适合范围查询和顺序扫描。
- 非聚簇索引：可以适用于特定列的查询，避免了物理排序带来的性能开销。
5. 多索引支持：
- 聚簇索引：一张表只能有一个聚簇索引。
- 非聚簇索引：一张表可以有多个非聚簇索引，每个索引用于不同的查询优化。
6. 覆盖索引的支持：
- 聚簇索引：聚簇索引一般不用于覆盖索引。
- 非聚簇索引：非聚簇索引可以成为覆盖索引，包含了查询所需的列，避免了额外的磁盘访问。
综上所述，聚簇索引与数据的物理排序和存储紧密相关，而非聚簇索引提供了更灵活的索引结构来优化特定列的查询。
陈睿mikechen
十余年BAT架构经验，资深技术专家，就职于阿里、淘宝、百度等一线互联网大厂。
关注「mikechen」公众号，获取更多技术干货！
后台回复【面试】即可获取《史上最全阿里Java面试题总结》，后台回复【架构】，即可获取《阿里架构师进阶专题全部合集》