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InnoDB按照主键进行聚集，如果没有定义主键，InnoDB会试着使用唯一的非空索引来代替。如果没有这种索引，InnoDB就会定义隐藏的主键然后在上面进行聚集。
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所以，对于 聚集索引 来说，你创建主键的时候，自动就创建了主键的聚集索引。
而普通索引（非聚集索引）的语法，大多数数据库都是通用的：
CREATE INDEX Syntax
CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name
[index_type]
ON tbl_name (index_col_name,...)
[index_type]
index_col_name:
col_name [(length)] [ASC | DESC]
index_type:
USING {BTREE | HASH | RTREE}
[java] view plaincopy
-- 创建无索引的表格
create table testNoPK (
id int not null,
name varchar(10)
);
-- 创建普通索引
create index IDX_testNoPK_Name on testNoPK (name);
聚集索引：也称 Clustered Index。是指关系表记录的物理顺序与索引的逻辑顺序相同。由于一张表只能按照一种物理顺序存放，一张表最多也只能存在一个聚集索引。与非聚集索引相比，聚集索引有着更快的检索速度。
MySQL 里只有 INNODB 表支持聚集索引，INNODB 表数据本身就是聚集索引，也就是常说 IOT，索引组织表。非叶子节点按照主键顺序存放，叶子节点存放主键以及对应的行记录。所以对 INNODB 表进行全表顺序扫描会非常快。
非聚集索引：也叫 Secondary Index。指的是非叶子节点按照索引的键值顺序存放，叶子节点存放索引键值以及对应的主键键值。MySQL 里除了 INNODB 表主键外，其他的都是二级索引。MYISAM，memory 等引擎的表索引都是非聚集索引。简单点说，就是索引与行数据分开存储。一张表可以有多个二级索引。
引入一个面试问题:
看完以下以后再回顾，会发现迎刃而解
Mysql 可以为每一张表设置 存储引擎 这里我们只说 InnoDB 存储引擎.
由于实际情况，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（即 主键）。
栗子：
每个叶子节点的索引行中包含了一个书签（bookmark）. 该书签是用来告诉 InnoDB存储引擎哪里可以找到该索引对应的数据行或者说 行数据！ 由于InnoDB存储引擎表， 是按照主键来构建的， 所以 ，该书签内其实包含或者说指向了 数据行所对应的聚集索引键
也就是说 辅助索引的 叶结点保存了 指向对应数据的 聚集索引， 可以通过该聚集索引 找到对应的数据行
辅助索引的存在并不影响数据在聚集索引中的组织，因为每张表上可以有多个辅助索引。
当通过辅助索引来寻找数据时，InnoDB 存储引擎会遍历辅助索引并通过叶级别的指针获得指向主键索引(聚集索引)的主键，然后再通过聚集索引找到一个完整的数据行。
例如：
聚集索引辅助索引关系:
： 又叫做组合索引 ， 辅助索引的一种 ， 和普通创建索引的方式一样，不同的是 可以同时添加多列来作为索引项;
从本质上来说，联合索引也是一课B+树
个人理解： 所谓最左原则， 是因为 存储引擎构建组合索引时 是根据最左边的那一列索引项进行排序的 ，所以使用组合索引，必须满足 条件中必须存在 最左边那一列的索引项，这样 才可以找到对应的索引，继而 去寻找对应的数据
： 又叫做 索引覆盖，InnoDB中支持覆盖索引，即 从辅助索引中就可以得到查询的记录，而不需要查询聚集索引中的记录。
比如 这里没有根据最左原则使用组合索引，但是 优化器依然进行选择
共勉，欢迎指导谢谢~
本节课主要关注InnoDB，但是这里讨论的原理对于任何支持聚簇索引的存储引擎都是适用的。
叶子节点包含了全部数据，其他节点只包含索引列。InnoDB将通过主键聚集数据，也就是说上图中的“被索引的列”就是主键列。如果没有定义主键，InnoDB会选择一个唯一的非空索引代替。如果没有这样的索引InnoDB会隐式定义一个主键来作为聚簇索引。
如果主键比较大的话，那辅助索引将会变的更大，因为 辅助索引的叶子存储的是主键值；过长的主键值，会导致非叶子节点占用占用更多的物理空间
所以建议使用int的auto_increment作为主键
主键的值是顺序的，所以 InnoDB 把每一条记录都存储在上一条记录的后面。当达到页的最大值时，下一条记录就会写入新的页中。一旦数据按照这种顺序的方式加载，主键页就会近似于被顺序的记录填满。
聚簇索引的数据的物理存放顺序与索引顺序是一致的，即：只要索引是相邻的，那么对应的数据一定也是相邻地存放在磁盘上的。如果主键不是自增id，那么可以想 象，它会干些什么，不断地调整数据的物理地址、分页，当然也有其他一些措施来减少这些操作，但却无法彻底避免。但，如果是自增的，那就简单了，它只需要一 页一页地写，索引结构相对紧凑，磁盘碎片少，效率也高。
因为MyISAM的主索引并非聚簇索引，那么他的数据的物理地址必然是凌乱的，拿到这些物理地址，按照合适的算法进行I/O读取，于是开始不停的寻道不停的旋转。聚簇索引则只需一次I/O。（强烈的对比）
不过，如果涉及到大数据量的排序、全表扫描、count之类的操作的话，还是MyISAM占优势些，因为索引所占空间小，这些操作是需要在内存中完成的。
MyISM使用的是非聚簇索引， 非聚簇索引的两棵B+树看上去没什么不同 ，节点的结构完全一致只是存储的内容不同而已，主键索引B+树的节点存储了主键，辅助键索引B+树存储了辅助键。表数据存储在独立的地方，这两颗B+树的叶子节点都使用一个地址指向真正的表数据，对于表数据来说，这两个键没有任何差别。由于 索引树是独立的，通过辅助键检索无需访问主键的索引树 。
所以说，聚簇索引性能最好而且具有唯一性，所以非常珍贵，必须慎重设置。 一般要根据这个表最常用的SQL查询方式来进行选择，某个字段作为聚簇索引，或组合聚簇索引 ，这个要看实际情况。
聚簇索引和非聚簇索引的数据分布有区别，主键索引和二级索引的数据分布也有区别，通常会让人感到困扰和以外，下面通过一个列子来讲解InnoDB和MyISAM是如何存储数据的：
该表的主键取值1~10000，按照随机顺序插入并使用optimize table命令做了优化。换句话说，数据在磁盘上的存储方式已是最优，但行的顺序是随机的。列col2的值是从1~100之间随机赋值，所以有很多重复的值。
MyISAM的数据分布很简单，所以先介绍它。MyISAM按照数据插入的顺序存储在磁盘上，如下图所示：
在行的旁边显示行号，从0开始递增。因为行是定长的，所以MyISAM可以从表的开头跳过所需的字节找到需要的行。
col2上的索引
事实上，MyISAM中主键索引和其他索引在结构上没有什么不同。主键索引就是一个名为PRIMARY的唯一非空索引。
InnoDB支持聚簇索引，所以使用不同的方式存储同样的数据。
第一眼看上去，感觉和前面的没什么区别，但是该图显示了整个表，而不是只有索引。因为在InnoDB中，聚簇索引就是表，所以不像MyISAM那样需要独立的行存储，这也是为什么MyISAM索引和数据结构是分开的。
聚簇索引的每一个叶子节点都包含了主键值。事务ID、用于事务和MVCC的回滚指针以及所有的剩余列。如果主键是一个列前缀索引，InnoDB也会包含完整的主键列和剩下的其他列。
还有一点和MyISAM不同的是，InnoDB的二级索引和聚簇索引很不相同。InnoDB的二级索引的叶子节点中存储的不是“行指针”，而是主键值，并以此作为指向行的“指针”。这样的策略减少了当出现行移动或者数据页分裂时二级索引的维护工作。使用主键值当作指针会让二级索引占用更多的空间，换来的好处是，InnoDB在移动时无需更新二级索引中的这个“指针”。
我们在来看一下 col2索引 。
每一个叶子节点包含了索引列（这里是col2），紧接着是主键值（col1），上图我们省略了非叶子节点这样的细节。InnoDB非叶子节点包含了索引列和一个指向下一级节点的指针。
最后，以一张图表示InnoDB和MyISAM保存数据和索引的区别。
前面讲过，最好使用AUTO_INCREMENT自增列来聚集数据，避免随机的、不连续的、值分布范围大的列做聚簇索引，特别是对于I/O密集型的应用。例如，从性能角度考虑，使用UUID来作为聚簇索引则会很糟糕：他使得聚簇索引的插入变得完全随机，这是最坏的情况，使得数据没有任何聚集特性。
为了演示这一点，我们做两个基准测试：
1、使用证书ID插入userinfo表，和uuid作为主键的userinfo_uuid表
userinfo_uuid表跟userinfo表除了主键给为UUID，其他字段都一样
测试这两个表的设计，首先在一个有足够内存容纳索引的服务器上向这两个表各插入100万条记录。然后向两个表继续插入300万数据，使索引的大小超过服务器的内存容量。测试结果如下：
向UUID主键插入行不仅花费的时间更长，而且索引占用的空间也更大。这一方面是由于主键字段更长，另一方面毫无疑问是由于页分裂和碎片导致的。
为了明白为什么会这样，来看看往第一个表中插入数据时，索引发生了什么变化。
自整型主键插入
因为主键是顺序的，所以InnoDB把每一条记录都存在上一条记录的后面。当达到页的最大容量后，下一条记录就会写入到新的页中。一旦数据按照这种顺序的方式加载，主键页就会近似于被顺序的记录填满，这也正是所期望的结果。
UUID插入
因为新行的主键值不一定比之前插入的大，所以InnoDB无法简单的总是把新行插入到索引的最后，而是需要为新的行寻找合适的位置，通常是已有数据的中间位置，并且分配空间。这会正价很多的额外工作，并导致数据分布不够优化。
缺点：
把这些随机值载入到聚簇索引后，也许需要做一次OPTIMIZE TABLE来重建表并优化页的填充。
结论 ：使用InnoDB时应尽可能地按主键顺序插入数据，并且尽可能地单调增加聚簇键的值来插入新行。