Mysql存储引擎之一的Innodb的索引，可以分为聚集索引与非聚集索引，这两种索引都是使用B+树组织的。
本文不讲解什么是索引，对索引不了解的同学可以先移步到我的另外一篇文章【数据库】mysql索引简谈
在分析这两种索引之前，我们先建立一个Person表：
CREATE TABLE person (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',
`name` varchar(255) COMMENT '姓名',
`age` int(11) COMMENT '年龄',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY(`name`)
) ENGINE = InnoDB;其中id为主键，name为普通索引。
这是其中的部分数据：
假设我现在需要查找id=5的记录，按照正常逻辑，需要去遍历该表中所有的数据。在最坏的情况下，需要遍历5次才能取到数据，时间复杂度为O(N)。正常的表中会有几万、几十万条数据，使用这种遍历的方法的话，那业务别做了，公司别开了，倒闭算了。
使用索引后，会将表中的记录按照某种规则转换为平衡树结构，大大减少查询的次数，具体是什么结构，取决于建立的索引的类型。
聚集索引：
聚集索引，也成聚簇索引，一般情况下，指定id为主键，就会生成一个以id为基础的聚集索引。
在聚集索引的树结构中，所有节点都会存储主键值，而叶子节点还会多存储主键对应的行记录。
此外，真实的数据行会按照主键排序，顺序存储在磁盘上，比如id为1和2的对应记录在磁盘上相邻存储。
一张表只有一个主键，因此一个表只有一个聚集索引。
非聚集索引：
非聚集索引，也是一颗平衡树。所有节点都会存储索引列的值，比如这里就是name列的值，叶子节点还会多存储该name值所对应的的聚集索引的值，即主键的值。
不同于聚集索引，真实的数据行不会按照非聚集索引排序存储，但索引项的内容是按顺序存储的。
一个表可以有多个非主键索引，因此会建立多个非聚集索引，每建立一个非聚集索引，都会将该非聚集索引关联的字段数据复制出来一份，用于生成以该列为基础的平衡树。这样的操作会增加表的体积，占用磁盘空间，所以不是索引越多越好。
通过非聚集索引查询数据时，查询到叶子节点上的主键值后，再利用这个主键值查询聚集索引，从而查询到具体的行记录，这个需要遍历两次树。
所以，不管以任何方式查询数据，最后都会利用聚集索引查询数据，在我们之前定义的表中，聚集索引是通往真实记录的唯一大道。
但所谓条条大路通罗马，我们稍微改变表的结构就可以，只需要建立一个组合索引，包括name和age字段。
那么，当我们执行这条语句时：
select age from person where name='cc';由于建立的是组合索引，因此每个叶子节点存储的是name和age两个字段的值，以及主键id的值。由于此时已经有age值，直接返回即可，此时不需要再通过这个主键id查询聚集索引。
