Mysql中常用的两个存储引擎innodb和mysiam的索引是不同的。
聚集索引就是以主键创建的索引
非聚集索引就是除了主键以外的索引。
非聚集索引也叫做二级索引，不用纠结那么多名词，将其等价就行了。非聚集索引在建立的时候也未必是单列的，可以多个列来创建索引。
关于mysiam和innoDB的特性及区别，我在下边放了一张图：
想了解更多，请移步《mysql（二十八）之MySQL中的锁 --- MyISAM引擎》《mysql（二十九）之MySQL中的锁InnoDB引擎》
在数据库中，B+树的高度一般都在2到4层，这也就是说查找某一个键值的行记录时最多只需要2到4次IO，这倒不错。因为当前一般的机械硬盘每秒至少可以做100次IO，24次的IO意味着查询时间只需要0.02~0.04秒。
数据库中的B+树索引可以分为聚集索引（clustered index）和辅助索引（secondary index）。
聚集索引与辅助索引相同的是：不管是聚集索引还是辅助索引，其内部都是B+树的形式，即高度是平衡的，叶子结点存放着所有的数据。
聚集索引与辅助索引不同的是：辅助索引的叶子节点不包含行记录的全部数据
一：非聚集索引（辅助索引）
Mysiam创建数据表的时候，会在磁盘上生成三个.frm.MYD.MYI结尾的三个文件，frm结尾的是表结构，MYD结尾的是数据文件，MYI结尾的就是索引文件，也就是说索引也是存在硬盘上的。
叶子节点存放的是对应的那条数据的主键字段的值，除了包含键值以外，每个叶子节点中的索引行中还包含一个书签（bookmark），其实这个书签你可以理解为是一个{'name字段'，name的值，主键id值}的这么一个数据。
该书签用来告诉InnoDB存储引擎去哪里可以找到与索引相对应的行数据。如果我们select 后面要的是name，我们直接就可以在辅助索引的叶子节点找到对应的name值，比如：select name from tb1 where name='xx'；
这个xx值你直接就在辅助索引的叶子节点就能找到，这种我们也可以称为覆盖索引。如果你select后面的字段不是name，例如：select age from tb1 where name='xx'；
也就是说，我通过辅助索引的叶子节点不能直接拿到age的值，需要通过辅助索引的叶子节点中保存的主键id的值再去通过聚集索引来找到完整的一条记录，然后从这个记录里面拿出age的值，这种操作有时候也成为回表操作，就是从头再回去查一遍，这种的查询效率也很高，但是比覆盖索引低一些，再说一下昂，再辅助索引的叶子节点就能找到你想找的数据可称为覆盖索引。
二：聚集性索引
InnoDB 在 B+ 树数据结构中索引又分为聚集索引和辅助索引
InnoDB创建数据表的时候，会在磁盘上生成.frm.idb结尾的两个文件。
索引存储在.idb结尾的数据文件中，InnoDB引擎的表，它的索引和数据都在同一个文件里面，所以我一直强调，使用InnoDB存储引擎的时候，每建一个表，就需要给一个主键，是因为这个主键是InnoDB存储引擎的.idb文件来组织存储数据的依据或者说方式，也就是说InnoDB存储引擎在存储数据的时候默认就按照索引的那种树形结构来帮你存。
这种索引，我们就称为聚集索引，也就是在聚集数据组织数据的时候，就用这种索引。
InnoDB这么做就是为了加速查询效率，因为你经常会遇到基于主键来查询数据的情况，并且通常我们把id字段作为主键，第一点是因为id占用的数据空间不大，第二点是你经常会用到id来查数据。
如果你的表有两个字段，一个id一个name，id为主键，当你查询的时候如果where后面的条件是name=多少多少，那么你就没有用到主键给你带来的加速查询的效果（需要主键之外的辅助索引），如果你用where id=多少多少，就会按照我们刚才上面说的哪种树形结构来给你找寻数据了（当然不仅仅有这种树形结构的数据结构类型），能够快速的帮你定位到数据块。
这种聚集索引的特点是它会以id字段作为依据，去建立树形结构，但是叶子节点存的是你表中的一条完整记录，一条完整的数据。
聚集索引的特性：
InnoDB存储引擎表示索引组织表，即表中数据按照主键顺序存放。而聚集索引（clustered index）就是按照每张表的主键构造一棵B+树，同时叶子结点存放的即为整张表的行记录数据，也将聚集索引的叶子结点称为数据页。聚集索引的这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的一部分。同B+树数据结构一样，每个数据页都通过一个双向链表来进行链接。
如果未定义主键，MySQL取第一个唯一索引（unique）而且只含非空列（NOT NULL）作为主键，InnoDB使用它作为聚簇索引。
如果没有这样的列，InnoDB就自己产生一个这样的ID值，它有六个字节，而且是隐藏的，使其作为聚簇索引。
由于实际的数据页只能按照一棵B+树进行排序，因此每张表只能拥有一个聚集索引。在多少情况下，查询优化器倾向于采用聚集索引。因为聚集索引能够在B+树索引的叶子节点上直接找到数据。此外由于定义了数据的逻辑顺序，聚集索引能够特别快地访问针对范围值得查询。
三：关于索引的建议
1：单表索引不超过六个
2： 不建议使用过长的字段作为主键，因为所有辅助索引都引用主索引，过长的主索引会令辅助索引变得过大。
3：用非单调的字段作为主键在InnoDB中不是个好主意，因为InnoDB数据文件本身是一颗B+Tree，非单调的主键会造成在插入新记录时数据文件为了维持B+Tree的特性而频繁的分裂调整，十分低效，而使用自增字段作为主键则是一个很好的选择。
