InnoDB学习（八）之 聚簇索引

InnoDB中，表数据文件本身就是以主键为索引的B+树，树的叶子节点存放一条条表数据，此索引树被称为表的聚簇索引。聚簇索引也称为聚集索引，聚类索引，簇集索引，聚簇索引确定表中数据的物理顺序。

InnoDB聚簇索引

InnoDB表主键

InnoDB中每张表都会有一个主键，表中的每一行数据都是按照主键的顺序在聚簇索引中存储的，InnoDB中有两种方式确定一行数据的主键：

• 显式声明：用户可以在建表的时候通过primary key关键字来声明主键列；
• 唯一索引：如果用户没有声明主键列，那么InnoDB会使用第一个非空唯一列作为主键；
• 自动生成：如果满足以上两种条件的列都不存在，那么InnoDB会将RowId作为主键；

聚簇索引示例

首先我们在数据库中建立一张用户表，包含用户ID、姓名、性别、年龄四个字段：

create table user_info
(
    id   int primary key,
    age  int not null,
    name varchar(16),
    sex  bool
)engine=InnoDB;

向数据库中插入如下数据：

用户ID	1	2	3	4	5	6	7	8	9
姓名	陈尔	张散	李思	王舞	赵流	孙期	周跋	吴酒	郑史
性别	男	男	女	女	男	男	男	女	男
年龄	5	10	20	28	35	56	25	80	90

上述表中插入指定数据后，得到的聚簇索引结构如下所示：

可以看到，聚簇索引的叶子节点包含了所有数据，所以在需要查询某一行数据的所有列时，通过聚簇索引查询的效率最高。

非聚簇索引

InnoDB中，除了聚簇索引以外，其余的索引都可以称为非聚簇索引，非聚簇索引的叶子节点存放主键索引，而不是所有数据。通过非聚簇索引查找数据，其流程是先通过非聚簇索引查找到数据的主键，再通过主键查找对应的数据。

对于上文中的用户表，我们稍微修改一下建表语句，对用户的年龄添加索引：

create table user_info
(
    id   int primary key,
    age  int not null,
    name varchar(16),
    sex  bool,
    key(age)
)engine=InnoDB;

向表中插入和上文中相同的数据，InnoDB会为这张表生成两个索引树：用户ID对应的聚簇索引树和用户年龄对应的非聚簇索引树，其结构如下图所示。

从图中可以发现，聚簇索引和非聚簇索引最大的区别就是叶子节点存放的内容，聚簇索引的叶子节点存放了数据库一行中的所有数据，而非聚簇索引的叶子节点存放了数据的主键。

大多数情况下，通过非聚簇索引查找到主键值后，还需要通过主键值去聚簇索引查找整行数据，从而获取到满足条件行的所有数据。所以非聚簇索引的查询速度总是会比聚簇索引的查询速度慢一些，日常开发中能使用聚簇索引应该尽量使用聚簇索引。

回表查询

所谓的回表查询，就是指通过非聚簇索引查询数据时，可能需要回到聚簇索引多查询一次数据的情况，对于上文中的数据，执行以下SQL语句，其查询过程如下图中的绿色路径所示。

从图中可以看到，在用户年龄的索引树的叶子节点中，包含了用户的主键ID，由于我们需要获取用户的所有信息，所以还需要按照用户的ID去聚簇索引查找用户的所有信息。

select * from user_info where age = 5;

覆盖索引

如果某次查询的过程中，查询需要的数据在非聚簇索引中就可以得到，那么就没有必要回到聚簇索引查询行所有的数据，这种情况称为覆盖索引。我们可以把上面回表查询的SQL修改为：

select id from user_info where age = 5;

由于年龄索引树的叶子节点就包含了ID信息，所以InnoDB不需要回聚簇索引再次查询用户ID，而是直接将年龄索引树中的ID返回。

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