1 概念：
**聚簇索引：**将数据存储与索引放到了一块，找到索引也就找到了数据，聚簇索引的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。
**非聚簇索引：**非聚簇索引，叶级页指向表中的记录，记录的物理顺序与逻辑顺序没有必然的联系。非聚簇索引则更像书的标准索引表，索引表中的顺序通常与实际的页码顺序是不一致的。
2 二者对比
聚簇索引
以innodb为例，在一个数据table中，它的数据文件和索引文件是同一个文件。即在查询过程中，找到了索引，便找到了数据文件。在innodb中，即存储主键索引值，又存储行数据，称之为聚簇索引。
innodb索引，指向主键对数据的引用。非主键索引则指向对主键的引用。innodb中，没有主见索引，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id来当作主键索引。
非聚簇索引
以myisam为例，一个数据表table中，它是有table.frm、table.myd以及table.myi组成。table.myd记录了数据，table.myi记录了索引的数据。在用到索引时，先到table.myi（索引树）中进行查找，取到数据所在table.myd的行位置，拿到数据。所以myisam引擎的索引文件和数据文件是独立分开的。
myisam类型的索引，指向数据在行的位置。即每个索引相对独立，查询用到索引时，索引指向数据的位置。
3 聚簇索引和非聚簇索引的创建
聚簇索引
1、大多数表都应该有聚簇索引或使用分区来降低对表尾页的竞争，在一个高事务的环境中，对最后一页的封锁严重影响系统的吞吐量。
2、在聚簇索引下，数据在物理上按顺序排在数据页上，重复值也排在一起，因而在那些包含范围检查(between、<、<=、>、>=)或使用group by或orderby的查询时，一旦找到具有范围中第一个键值的行，具有后续索引值的行保证物理上毗连在一起而不必进一步搜索，避免了大范围扫描，可以大大提高查询速度。
3、在一个频繁发生插入操作的表上建立聚簇索引时，不要建在具有单调上升值的列(如IDENTITY)上，否则会经常引起封锁冲突。
4、在聚簇索引中不要包含经常修改的列，因为码值修改后，数据行必须移动到新的位置。
5、选择聚簇索引应基于where子句和连接操作的类型。
聚簇索引的侯选列
1、主键列,该列在where子句中使用并且插入是随机的。
2、按范围存取的列，如pri_order > 100 and pri_order < 200。
3、在group by或order by中使用的列。
4、不经常修改的列。
5、在连接操作中使用的列。
非聚簇索引
非聚簇索引，叶级页指向表中的记录，记录的物理顺序与逻辑顺序没有必然的联系。非聚簇索引则更像书的标准索引表，索引表中的顺序通常与实际的页码顺序是不一致的。
每个表只能有一个聚簇索引，因为一个表中的记录只能以一种物理顺序存放。但是，一个表可以有不止一个非聚簇索引。实际上，对每个表你最多可以建立249个非聚簇索引。非聚簇索引需要大量的硬盘空间和内存。另外，虽然非聚簇索引可以提高从表中取数据的速度，它也会降低向表中插入和更新数据的速度。每当你改变了一个建立了非聚簇索引的表中的数据时，必须同时更新索引。因此你对一个表建立非聚簇索引时要慎重考虑。如果你预计一个表需要频繁地更新数据，那么不要对它建立太多非聚簇索引。另外，如果硬盘和内存空间有限，也应该限制使用非聚簇索引的数量非聚簇索引的使用
由于非聚簇索引不重新组织表中的数据，而是对每一行存储索引列值并用一个指针指向数据所在的页面。换句话说非聚簇索引具有在索引结构和数据本身之间的一个额外级。一个表如果没有聚簇索引时,可有250个非聚簇索引。每个非聚簇索引提供访问数据的不同排序顺序。在建立非聚簇索引时，要权衡索引对查询速度的加快与降低修改速度之间的利弊。另外，还要考虑这些问题：
1、索引需要使用多少空间。
2、合适的列是否稳定。
3、索引键是如何选择的，扫描效果是否更佳。
4、是否有许多重复值。
对更新频繁的表来说，表上的非聚簇索引比聚簇索引和根本没有索引需要更多的额外开销。对移到新页的每一行而言，指向该数据的每个非聚簇索引的页级行也必须更新，有时可能还需要索引页的分理。从一个页面删除数据的进程也会有类似的开销，另外，删除进程还必须把数据移到页面上部，以保证数据的连续性。所以，建立非聚簇索引要非常慎重。非聚簇索引常被用在以下情况:
1、某列常用于集合函数(如Sum,…)。
2、某列常用于join,order by,group by。
3、查寻出的数据不超过表中数据量的20%。
参考：https://www.jianshu.com/p/72763d47aa1a
