聚集索引和非聚集索引
聚集索引：索引和记录都保存在同一个结构中，“聚集”索引和记录紧密联系在一起。
InnoDB的每一张表都只会有一个聚集索引（主键索引），如果没有定义主键，InnoDB会选择一个唯一的非空索引代替，如果没有这样的索引，InnoDB会隐式定义一个主键来作为聚集索引。InnoDB的索引是基于B+树的，所以聚集索引的叶子节点包含行的全部记录信息，非叶子节点只包含了索引列和指向下一页的指针
非聚集索引（二级索引）：叶子节点保存了主键值，要定位主键的行记录，需要在查找一遍主键索引。
InnoDB二级索引中的叶子节点中存储的行的信息，而是主键值，并以此主键值指向行的信息。非叶子节点存储的是索引列和指向下一页的指针。减少了当行出现移动或数据页分裂时二级索引的维护工作。使用主键值会让二级索引占用更多的内存空间（这就是为什么要让主键值尽可能的小，以占用更少的空间）。所以当使用二级索引查找行记录信心的时候，此时就需要进行两次索引查找，第一次根据二级索引找到主键值，然后第二次利用主键值找到行记录的全部信息。
覆盖索引：如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称之为“覆盖索引”。（就是索引已经有你想要的数据了，就不需要去查找行了）
聚集索引的优点：
1. 可以把相关数据保存在一起。如根据一个用户的id来聚集数据，这样只需要从磁盘读取少数的数据页就可以了。
2. 数据访问更快，聚集索引将数据和索引保存在同一个B+tree中，因此从聚集索引中获取数据通常比在非聚集索引中查找快。（一个一次，一个二次）
3. 使用覆盖索引扫描的查询可以直接使用叶节点中的主键值。
聚集索引的缺点：
1.插入速度严重依赖于插入顺序。按照主键的顺序插入式加载到InnoDB表中速度最快的方式。但如果不是按照主键的顺序插入加载数据，插入速度会受到影响。
2. 二级索引（非聚集索引）可能很大，因为二级索引的叶子节点包含了引用行的主键。
3. 更新聚集索引列的代价很高，因为会强制InnoDB将每个被更新的行移动到新的位置。
4.聚集索引可能会导致全表扫描变慢，尤其是行比较稀疏，或者由于页分裂操作导致数据存储不连续的时候。
5. 基于聚集索引的表在插入新行，或者主键被更新需要移动行的时候，可能会面临“页分裂”的问题，当行的主键值要求必须将这一行插入某个已满的页中时，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。
6. 二级索引需要两次索引查找，而不是一次。
为什么建议使用顺序主键，而不是随机的主键？
因为如果主键是顺序的话，InnoDB把每一条记录都存储在上一条记录的后面，当达到页的最大填充因子时（InnoDB默认的最大填充因子是页大小的15/16，留出部分空间用于以后修改），下一条记录就会写入新的页中，一旦数据按照这种顺序方式加载，主键页就会近似于被顺序的记录填满，这也是期望的结果。
而如果随机的话，因为新行的主键值不一定比之前插入的大，所以InnoDB无法简单地总是把新行插入到索引的最后，而是需要为新的行寻找合适的位置——一般是已有数据的中间位置，并且分配空间，这回导致做很多额外工作，并且导致数据不够优化。
1. 写入的目标页可能已经刷新到磁盘上并从缓存中删除，或者是还没有被加载到缓存中，InnoDB在插入之前不得不先找到并从磁盘读取目标页到内存中，这将导致大量的随机I/O。
2. 因为写入是乱序的，InnoDB不得不频繁地做页分裂操作，以便为新的行分配空间，页分裂会导致移动大量的数据。
3. 由于频繁的页分裂，页会变得稀疏并被不规则地填充，所以最终数据会有碎片。
顺序主键什么时候会导致更坏的结果？
对于高并发系统来说，在InnoDB中按主键顺序插入可能会造成明显的争用，主键的最后一个元素会成为争用点，因为所有的插入都发生在这里，所以并发插入可能会导致间隙锁竞争。