聚集索引和非聚集索引是针对MySQL的索引而言的。是索引的两种不同的存储形态。要了解聚集索引和非聚集索引，首先要了解MySQL的InnoDB存储引擎的存储结构。

1. InnoDB和B+树

MySQL默认的存储引擎是InnoDB，而InnoDB的索引存储形式就是B+ Tree。

B+树是一种自平衡的有序树数据结构。B-Tree和B+Tree都从一个Root节点开始，可能有Internal Nodes和Leaf Nodes。但是与B-Tree不同的是，B+Tree将所有的key都存储在叶子节点中，相邻的Leaf节点通过指针链接起来，简化了范围扫描。

如果没有索引，每当我们寻找给定的列值时，我们都需要扫描所有表记录并将每个列值与提供的值进行比较。表越大，为了找到所有匹配的记录就必须扫描更多的页面。

有了索引，就可以根据索引树，快速定位到想要的数据。

2. 聚集索引和非聚集索引

MySQL底层使用B+树来存储索引，数据均存在叶子节点上。对于InnoDB而言，主键索引和行记录时存储在一起的，因此叫做聚集索引（clustered index）。除了聚集索引，其他所有都叫做非聚集索引（secondary index），包括普通索引、唯一索引等。

聚集索引

在InnoDB中，只存在一个聚集索引：

• 若表存在主键，则主键索引就是聚集索引；
• 若表不存在主键，则会把第一个非空的唯一索引作为聚集索引；
• 否则，会隐式定义一个rowid作为聚集索引。

聚集索引基本上是一个树状组织的表。聚集索引不是将记录存储在未排序的堆表空间中，而是基本上是一个主键 B+Tree 索引，其叶子节点（按聚簇键列值排序）存储实际的表记录，如下图所示：

非聚集索引

由于聚集索引是使用主键列值构建的，如果您想加速使用其他列的查询，则必须添加二级索引，又叫做非聚集索引。

非聚集索引将在其叶子节点中存储主键值，如下图所示：

3. 回表查询

在聚集索引树上，因为叶子节点存储了所有的行记录（数据），所以通过主键查一次，就可以得到所有想得到的数据，速度很快。

但在非聚集索引树上，因为叶子节点存储的是主键信息，所以想得到非主键外的其他数据，还需要再拿着这个主键再次查询聚集索引，这个过程就叫做回表查询。

显然回表查询增加一次查找过程，速度会变慢。

4. 索引覆盖

既然回表查询会变慢，那怎么避免呢？答案就是索引覆盖。所谓索引覆盖，就是在使用这个索引查询时，使它的索引树的叶子节点上的数据可以覆盖你查询的所有字段，就可以避免回表了。

说通俗点，就是可以建立联合索引。索引树的叶子节点，就会存储联合索引的列的值，这样，当查找的是联合索引的列值时，就只需要查一遍联合索引的索引树，不需要回表了。

5. 最左匹配原则

指的是联合索引中，优先走最左边列的索引。

关于最左匹配原则，可以看这篇文章。

6. 总结

• 聚集索引全表就一个，其索引树叶子节点存储所有数据。

• 非聚集索引可以有多个，其索引树叶子节点，存储的是联合索引的列值，以及主键值。

• 当某次查询，命中非聚集索引，但是没能查出想要的列时，就会进行回表查询。

• 开发中要尽量避免产生回表。

参考

https://vladmihalcea.com/clustered-index/

https://worktile.com/kb/p/24047