聚集索引和非聚集索引的区别是什么？

1.查询速度不同

聚集索引查询数据很快。

非聚集索引查询数据慢。

2.不同的内存大小：

聚集索引需要更少的内存来运行。

非聚集索引需要更多内存进行操作。

现状

1.包含大量不同值的列。

、>=、<或<=返回具有范围值的列

34.返回大型结果集的查询

5个使用join或GROUPBY子句的查询通常访问的列

上述参考：百度百科-聚集索引

。

图解MySQL索引：B-树、B+树

理解MySQL索引的关键在于深入分析B-Tree和B+Tree这些复杂的数据结构对于提高查询效率至关重要。
本文旨在阐明索引的基本概念和分类，以便在面试时能够准确回答相关问题。
索引是一种数据结构，其主要作用是提高数据查询的效率。
它相当于一个通过排序的快速搜索工具，它影响WHERE子句的查询速度和ORDERBY的排序性能。
索引大致分为以下几类：一是按照存储结构有BTree（B-Tree或B+Tree）、Hash、全文索引和R-Tree，二是按照应用级别有普通索引（单列）、唯一索引索引（唯一值，允许空值）和复合索引（多列再次组合，根据数据的物理顺序和逻辑顺序，有分组索引（）；InnoDB的B+Tree结构包含数据）和非聚集索引（数据和索引分开存储）。
在底层实现上，Hash索引依赖于哈希表，但只有完全匹配所有列的查询才有效，而B-Tree（MySQL使用B+Tree）通过分布式节点存储提高搜索效率。
InnoDB中的B+Tree索引进一步优化，数据集中在叶子节点，增加顺序访问指针，降低范围查询的复杂度。
至于为什么B-Tree不是其他结构，主要原因是B-Tree的平衡性和连续性。
Hash索引虽然快，但是不是顺序的，而且IO复杂，二叉树的高度不均匀，红黑树数据量增加，树高加，都会影响性能。
自增主键作为索引，可以有效避免由于连续性导致的分页和数据移动，提高插入效率。

解释一下聚集索引和非聚集索引是啥意思啊

聚集索引：也称为聚集索引。
这意味着关系表记录的物理顺序与索引的逻辑顺序相同。
由于一张表只能以一种物理顺序存储，因此一张表最多只能有一个聚集索引。
与非聚集索引相比，聚集索引具有更快的检索速度。
在MySQL中，只有INNODB表支持聚集索引。
INNODB表数据本身是聚集索引，通常称为IOT，索引组织表。
非叶子节点按主键顺序存储，叶子节点存储主键和关联的行记录。
所以INNODB表的全表顺序扫描会非常快。
非聚集索引：也称为二级索引。
这意味着非叶子节点按顺序存储索引键值，叶子节点存储索引键值和对应的主键值。
MySQL中除了INNODB表的主键外，其他都是二级索引。
MYISAM、MEMORY等引擎的表索引都是非聚集索引。
简单来说，索引和行数据是分开存储的。
一个表可以有多个二级索引。
关键词：AICSAN、开源数据库、数据监控、数据库运维