一、都是B+树的数据结构
●聚簇索引:将数据存储与索引放到了一块、并且是按照-定的顺序组织的，找到索引也就找到了数据，数据的物理存放顺序与索引|顺序是一致的， 即:只要索引|是相邻的，那么对应的数据一定也是相邻地存放在磁盘上的
●非聚簇索张:叶子节点不存储数据、存储的是数据行地址，也就是说根据索引查找到数据行的位置再取磁盘查找数据，这个就有点类似一本树的目录，比如我们要找第三章第一节，那我们先在这个目录里面找，找到对应的页码后再去对应的页码看文章。
二、优势
1、查询通过聚簇索引可以直接获取数据，相比非聚族索引需要第二次查询(非覆盖索引的情况下)效率要高
2、聚簇索引对于范围查询的效率很高，因为其数据是按照大小排列的
3、聚簇索引适合用在排序的场合，非聚簇索引不适合
三、劣势:
1、维护索引很昂贵，特别是插入新行或者主键被更新导至要分页(page split)的时候。 建议在大量插入新行后，选 在负载较低的时间段，通过OPTIMIZE TABLE优化表，因为必须被移动的行数据可能造成碎片。使用独享表空间可以弱化碎片
2、表因为使用UUId (随机ID)作为主键，使数据存储稀疏，这就会出现聚族索引有可能有比全表扫面更慢，所以建议使用int的auto_ increment作为主键
3、如果主键比较大的话，那辅助索引将会变的更大，因为辅助索引的叶子存储的是主键值:过长的主键值，会导致非叶子节点占用占用更多的物理空间
InnoDB中一定有主键， 主键一定是聚簇索引， 不手动设置、则会使用unique索引，没有unique索引， 则会使用数据库内部的一个行的隐藏id来当作主键索引。在聚簇索引之上创建的索弓称之为辅助索引，辅助索弓|访问数据总是需要二次查找，非聚簇索引都是辅助索引，像复合索引、前缀索引、唯一索引， 辅助索引叶子节点存储的不再是行的物理位置，而是主键值。
MyISM使用的是非聚簇索引，没有聚簇索引，非聚簇索引|的两棵B+树看上去没什么不同，节点的结构完全一致只是存储的内容不同而已，主键索引B+树的节点存储了主键,辅助键索引|B+树存储了辅助键。表数据存储在独立的地方，这两颗B+树的叶子节点都使用一个地址指向真正的表数据，对于表数据来说，这两个键没有任何差别。由于索引树是独立的，通过辅助键检索无需访问主键的索弓|树。
如果涉及到大数据量的排序、全表扫描、count之 类的操作的话，还是MyISAM占优势些，因为索引所占空间小,这些操作是需要在内存中完成的。
五、B+树与哈希索引
索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关，在MySQL中使用较多的索引有Hash索引，B+树索引等，InnoDB存储弓|擎的默认索引实现为: B+树索引。对于哈希索弓l来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快;其余大部分场景，建议选择BTree索引。
B+树是一个平衡的多叉树，从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1,而且同层级的节点间有指针相互链接。 在B+树上的常规检索，从根节点到叶子节点的搜索效率基本相当,不会出现大幅波动，而且基于索弓|的顺序扫描时，也可以利用双向指针快速左右移动，效率非常高。因此，B+树索引被广泛应用于数据库、文件系统等场景。
