聚簇索引和非聚簇索引
聚簇索引（Clustered Index）和非聚簇索引（Non-clustered Index）是数据库中两种不同类型的索引结构，它们在存储和组织数据上有所不同。
聚簇索引：
- 聚簇索引是按照索引列的顺序重新组织数据的方式。它定义了表的物理排序方式，使得数据行按照索引列的顺序存储在磁盘上相邻的位置。
- 一个表只能有一个聚簇索引。如果创建了聚簇索引，表的数据行将按照聚簇索引的顺序存储，而不是按照数据插入的顺序。
- 聚簇索引的叶子节点包含实际的数据行，因此在通过聚簇索引进行查询时，可以直接访问到数据行，减少了磁盘的I/O操作。
- 聚簇索引适合于那些常用于范围查询或按顺序访问数据的列，如日期、自增ID等。
非聚簇索引：
- 非聚簇索引是在数据行的外部构建的索引结构，它包含索引列的值和指向实际数据行的指针。
- 一个表可以有多个非聚簇索引。它们是独立于数据行的组织方式。
- 非聚簇索引的叶子节点不包含实际的数据行，而是包含指向数据行的指针。查询时，需要先通过非聚簇索引定位到数据行的位置，再去访问实际的数据行。
- 非聚簇索引适合于那些经常用于检索数据的列，如搜索条件经常使用的字段。
区别：
- 数据组织方式：聚簇索引按照索引列的顺序重新组织数据，而非聚簇索引是在数据行的外部构建的索引结构。
- 存储结构：聚簇索引的叶子节点包含实际的数据行，而非聚簇索引的叶子节点包含指向数据行的指针。
- 索引数量：一个表只能有一个聚簇索引，但可以有多个非聚簇索引。
- 查询性能：聚簇索引适合范围查询和按顺序访问数据，因为数据行按照索引顺序存储。非聚簇索引适合于检索数据，通过索引定位到数据行的位置后再访问实际数据。
在设计索引时，需要根据具体的查询需求和数据特点选择适合的索引类型，以提高查询性能和满足业务需求。
innodb使用的什么索引
InnoDB存储引擎在mysql中使用的索引类型是B+树索引（B+Tree Index）。B+树是一种平衡的多路搜索树，它在数据库中用于高效地存储和检索数据。
InnoDB使用B+树索引来实现数据的快速查找和排序。它使用了聚簇索引的概念，其中主键索引（Primary Key Index）被称为聚簇索引。聚簇索引决定了数据行在磁盘上的物理排序方式。如果表没有显式定义主键，则InnoDB会自动生成一个隐藏的主键作为聚簇索引。
除了聚簇索引，InnoDB还支持创建非聚簇索引（Secondary Index）。非聚簇索引是基于表中的非主键列创建的索引。它的叶子节点存储了索引列的值以及指向对应数据行的聚簇索引键。这样，通过非聚簇索引可以快速定位到数据行的聚簇索引位置。
InnoDB的B+树索引具有以下特点：
- 支持唯一索引和非唯一索引：可以为表中的列创建唯一索引，确保索引列的值在整个表中是唯一的，也可以创建非唯一索引。
- 支持前缀索引：可以为索引列的前缀创建索引，以减小索引的存储空间和提高查询性能。
- 支持多列索引：可以为多个列创建复合索引，用于支持联合查询。
- 支持范围查询和排序：B+树索引的结构使得范围查询和排序操作具有高效性能。
- 自动维护索引：当对表进行插入、更新和删除操作时，InnoDB会自动维护索引的结构，保证索引的一致性和有效性。
总之，InnoDB使用B+树索引来支持高效的数据存储和检索操作，提供了灵活的索引功能，满足了各种查询需求和数据操作的要求。
mysql有哪些存储引擎
MySQL数据库提供了多个存储引擎，每个存储引擎都具有不同的特性和适用场景。以下是MySQL常见的存储引擎：
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InnoDB：InnoDB是MySQL的默认存储引擎，它支持事务、行级锁定、崩溃恢复和外键约束等功能。它适用于大多数应用场景，特别是需要事务支持和高并发读写的场景。
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MyISAM：MyISAM是MySQL的另一个常用存储引擎，它不支持事务和行级锁定，但具有较高的读写性能和较低的存储空间占用。它适用于读密集的应用，如日志记录、数据仓库等。
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MEMORY：MEMORY（也称为HEAP）存储引擎将数据存储在内存中，提供了非常高的读写速度。然而，它的数据仅在MySQL服务器运行期间存在，重启后数据将丢失。MEMORY存储引擎适用于临时数据存储和缓存等场景。
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NDB Cluster：NDB Cluster存储引擎是MySQL的分布式存储引擎，它将数据分布在多个节点上，实现了高可用性和水平扩展。NDB Cluster适用于对高可用性和实时性要求较高的应用，如实时数据处理、电话交换系统等。
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Archive：Archive存储引擎被设计用于存储大量的归档数据，它具有较高的压缩比和较低的存储空间占用。然而，Archive存储引擎不支持索引和事务，只适用于插入和查询数据的场景。
除了上述存储引擎，MySQL还支持其他一些存储引擎，如Blackhole、CSV、Merge等。选择合适的存储引擎需要考虑应用的特性、数据处理需求和性能要求。
