聚集索引和非聚集索引的区别

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聚集索引：

确定表中数据的物理顺序。

数据行的物理顺序与列值(一般是主键的那一列)的逻辑顺序相同，一个表中只能拥有一个聚集索引。

聚集索引是索引结构和数据一起存放的索引。类似于字典的正文，当我们根据拼音直接就能找到那个字。比如，我们要查“安”字，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。

聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后，便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。例如，如果应用程序执行的一个查询经常检索某-日期范围内的记录，则使用聚集索引可以迅速找到包含开始日期的行，然后检索表中所有相邻的行，真到到达结束日期。这样有助于提高此类查询的性能。回样，如果对从表史检索的数据进行排序时经赏要甩到某一列则可以将该表在该列上聚集(物理排序) i避免每次真询该列时都进行排序从而节貨成本。
当索引值唯一时，使用聚集索引查找特定的行也很有效率。例如，使用唯一雇员ID列emp. _id 查找特定雇员的最快速的方法，是在emp_ id 列上创建聚集索引或PRIMARY KEY约束。

非聚集索引：索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同。

非聚集索引是索引结构和数据分开存放的索引。类似于根据偏旁部首找字，首先找到该字所在的地址，再根据地址找到这个字的信息。然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”

索引是通过二叉树的数据结构来描述的，我们可以这么理解聚簇索引:索引的叶节点就是数据节点。而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节

点，只不过有一个指针指向对应的数据块。 B-tree或B+tree