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MySQL中聚簇索引与非聚簇索引的区别是什么？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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通常情况下，建立索引是加快查询速度的有效手段。但索引不是万能的，靠索引并不能实现对所有数据的快速存取。事实上，如果索引策略和数据检索需求严重不符的话，建立索引反而会降低查询性能。因此在实际使用当中，应该充分考虑到索引的开销，包括磁盘空间的开销及处理开销（如资源竞争和加锁）。例如，如果数据频繁的更新或删加，就不宜建立索引。
mysql聚簇索引和非聚簇索引的介绍：
聚簇索引：
表数据按顺序存储，即索引顺序和表记录物理存储顺序一致。
聚簇索引 叶子节点存储数据行和B-Tree索引。
在一个表中只能有一个聚簇索引，因为真实物理存储顺序只能有一种。
聚簇索引是稀疏索引，数据页上一级索引存储是页指针，非行指针。
非聚簇索引：
表数据存储顺序与索引顺序无关。
对于非聚簇索引，叶节点包含行主键值和主键值作为指向行的“指针”，通过二级索引查找，两次B-Tree查找 InnoDB自适应哈希索引能够减少这样重复工作。
非聚簇索引是密集索引，在数据页的上一级索引页它为每一个数据行存储一条记录。
总结一下：聚集索引是一种稀疏索引，数据页上一级的索引页存储的是页指针，而不是行指针。而对于非聚集索引，则是密集索引，在数据页的上一级索引页它为每一个数据行存储一条索引记录。
1、向表中插入新数据行
如果一张表没有聚集索引，那么它被称为“堆集”（Heap）。这样的表中的数据行没有特定的顺序，所有的新行将被添加到表的末尾位置。而建立了聚簇索引的数据表则不同：最简单的情况下，插入操作根据索引找到对应的数据页，然后通过挪动已有的记录为新数据腾出空间，最后插入数据。如果数据页已满，则需要拆分数据页，调整索引指针（且如果表还有非聚集索引，还需要更新这些索引指向新的数据页）。而类似于自增列为聚集索引的，数据库系统可能并不拆分数据页，而只是简单的新添数据页。
2、从表中删除数据行
对删除数据行来说：删除行将导致其下方的数据行向上移动以填充删除记录造成的空白。如果删除的行是该数据页中的最后一行，那么该数据页将被回收，相应的索引页中的记录将被删除。对于数据的删除操作，可能导致索引页中仅有一条记录，这时，该记录可能会被移至邻近的索引页中，原索引页将被回收，即所谓的“索引合并”。
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