一、聚集索引(聚簇索引)
1. 什么是聚集索引？
比如要查找'hello',則直接找內容為hello的行，我們把這種正文內容本身就是一種按照一定規則排列的目錄稱為“聚集索引”。
聚集索引的葉子節點就是數據節點，key為主鍵的值，value為其余列數據以及rowid、rollback pointer、trx id等信息。
聚集索引的條件：
a.首先選擇顯示定義的主鍵為聚集索引；
b.如果沒有則選擇第一個非NULL的唯一索引；
c.以上都不滿足就選擇ROWID。
聚集索引表現：
a.索引的鍵值順序決定了表中相應行的物理順序，即表中行的存儲順序由聚集索引的鍵值順序決定；
b.一個表只能有一個聚集索引；
c.索引列可能是多個(復合索引)。
2. 適用場景（只針對innodb存儲引擎,myisam不存在這說法）
a.主鍵列,該列在where子句中使用並且插入是隨機的。
b.按范圍存取的列，如pri_order > 100 and pri_order < 200。
c.在group by或order by中使用的列。
d.不經常修改的列，不能建立在自增列上。
e.在連接操作中使用的列。
二、非聚集索引
1.比如要尋找一個繁體字，得先找到它對應的前一個和后一個字的頁碼，通過頁碼來找到對應內容，把這種通過頁碼來尋找的方式稱為非聚集索引。
非聚集索引的葉子節點為索引節點，但是有一個指針指向數據節點。
非聚集索引就是普通索引，僅僅是對表創建索引不會影響表的物理存儲順序，非聚集索引的寫入順序由時間順序決定。
2.對更新頻繁的表來說，表上的非聚簇索引比聚集索引和根本沒有索引需要更多的額外開銷。對移到新頁的每一行而言，指向該數據的每個非聚簇索引的頁級行也必須更新，有時可能還需要索引頁的分理。
3.適用場景
a.常用於計算函數如sum/count的列；
b.常用於join/order by/group by的列；
c.查尋出的數據不超過表中數據量的20%。
三、總結
四、索引優化
1、缺省情況下建立的索引是非聚簇索引，但有時它並不是最佳的。在非群集索引下，數據在物理上隨機存放在數據頁上。合理的索引設計要建立在對各種查詢的分析和預測上。一般來說：
a.有大量重復值、且經常有范圍查詢（ > ,< ，> =,< =）和order by、group by發生的列，可考
慮建立聚集索引；
b.經常同時存取多列，且每列都含有重復值可考慮建立組合索引；
c.組合索引要盡量使關鍵查詢形成索引覆蓋，其前導列一定是使用最頻繁的列。索引雖有助於提高性能但不是索引越多越好，恰好相反過多的索引會導致系統低效。用戶在表中每加進一個索引，維護索引集合就要做相應的更新工作。
2、ORDER BY和GROPU BY使用ORDER BY和GROUP BY短語，任何一種索引都有助於SELECT的性能提高。
3、多表操作在被實際執行前，查詢優化器會根據連接條件，列出幾組可能的連接方案並從中找出系統開銷最小的最佳方案。連接條件要充份考慮帶有索引的表、行數多的表；內外表的選擇可由公式：外層表中的匹配行數*內層表中每一次查找的次數確定，乘積最小為最佳方案。
4、任何對列的操作都將導致表掃描，它包括數據庫函數、計算表達式等等，查詢時要盡可能將操作移至等號右邊。
5、IN、OR子句常會使用工作表，使索引失效。如果不產生大量重復值，可以考慮把子句拆開。拆開的子句中應該包含索引。