一、定义及说明

• 定义
  聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。InnoDB的聚簇索引实际上在同一个结构中保存B-Tree索引和数据行。数据行实际存储在叶子页中。术语聚簇表示数据行和相邻的键值紧凑的存储在一起。
• 说明
  1、默认InnoDB通过主键聚簇数据，如图：MySQL聚簇索引存放.png。
  2、没有主键，InnoDB会选择一个唯一的非空索引代替。
  3、无索引，InnoDB会隐式定义一个主键来作为聚簇索引。

二、特点

聚簇索引数据的物理存放顺序与索引顺序是一致的，即：索引和对应的数据一定是相邻地存放在磁盘上的【保存在同一个B-Tree树】。聚簇索引比非聚簇索引查询效率高很多。

非聚簇索引，类似于图书的附录，那个专业术语出现在那个章节，这些专业术语是有顺序的，但是出现的位置是没有顺序的。

一个表只能有一个聚簇索引，但一个表可以有多个非聚簇索引。
下图为聚簇索引存放：

MySQL聚簇索引存放.png

三、聚簇数据利弊

优点

• 相关数据保存在一起。
  例如实现电子邮箱时，可根据用户ID来聚集数据，这样就只需从磁盘读取少数的数据页就能获取某个用户的全部邮件。如没有聚簇索引，则每封邮件导致一次磁盘I/O。
• 数据访问更快。
  聚簇索引将索引和数据保存在同一个B-Tree中，故聚簇索引中获取数据通常比非聚簇索引查找更快。
• 覆盖索引查询。
  使用覆盖索引扫描查询可以直接使用叶节点的主键值。

缺点

• 聚簇索引最大限度提高I/O密集型应用的性能，但如果数据全部都放在内存中，聚簇索引无优势。
• 插入速度严重依赖插入顺序。
  按照主键的顺序方式插入是加载数据到InnoDB表中速度最快的方式。但如果非主键插入，最好通过OPTIMEIZE TABLE命令重新组织表。

OPTIMIZE TABLE只对MyISAM, BDB和InnoDB表起作用；利用未使用的空间，释放出来，并整理数据文件的碎片
注意：在OPTIMIZE TABLE运行过程中，MySQL会锁定表
pt-online-schema-change可以跳过锁表的坑

• 更新聚簇索引代价很高。
  因会强制InnoDB将每个被更新的行移动到新的位置。
• 页分裂问题出现。
  基于聚簇索引在表中插入新行或者主键被更新导致需要移动行的时候，可能面临页分裂的问题。
  当行的主键值要去必须将这一行插入到某个已满的页中时，存储引擎会将该页分裂成两个页面来容纳该行，这就是一次页分裂操作。
  页分裂会导致表占用更多的磁盘空间。
• 全表扫描变慢。
  行比较稀疏；页分裂导致数据存储不连续。
• 二级索引（非聚簇索引）可能比想象更大，因二级索引的叶子节点包含引用行的主键列。
• 二级索引需要两次索引查找。

二级索引两次查找原因：
二级索引叶子节点保存的是行的主键值，而不是保存的指向行的物理位置的指针。这意味着通过二级索引查找行，存储引擎需先找到二级索引的叶子节点获得对应主键值，然后根据主键值取聚簇索引中找到对应的行。
覆盖索引可以避免二次查找。自适应哈希索引能够减少这样的重复工作。

四、InnoDB聚簇索引 和 MyISAM非聚簇索引

InnoDB聚簇索引

1、InnoDB-主键分布

InnoDB-主键分布.png

上图可知：
聚簇索引的每一个叶子节点都包含主键值（col1）、事务ID、用于事务和MVCC的回滚指针以及所有的剩余列（col2）。

2、InnoDB二级索引分布

InnoDB二级索引分布.png

InnoDB二级索引的叶子节点中存储的不是‘行指针’，而是主键值，并以此作为指向行的‘指针’。这样策略减少当出现行移动或页分裂时二级索引的维护工作。
主键值当索引占用更多的空间，换来好处是，InnoDB在移动行时无需更新二级索引中的这个‘指针’。
上图（InnoDB二级索引分布.png）：每一个叶子节点包含了索引列（col2），主键值（col1）。

3、展示B-Tree的叶子节点结构（InnoDB和MyISAM保存数据和索引区别）

InnoDB-MyISAM聚簇索引和非聚簇索引表的对比.png

五、InnoDB表中按主键顺序插入行

InnoDB聚簇索引插入顺序索引值.png InnoDB聚簇索引插入无需值.png

从以上2图得出结论：
使用InnoDB时尽可能按主键顺序插入数据，尽可能功能使用单调增加的聚簇索引值插入新行。

六、主键&自增热点-顺序主键更坏结果

说明：innodb_autoinc_lock_mode这个参数控制着在向有auto_increment 列的表插入数据时，相关锁的行为；