聚集索引：
简单概念：一个表中根据主键创建的一棵B+树，索引的叶子节点存放了表中所有的记录，存储记录在物理位置上是连续的，一个叶子节点存放一条对应的记录（PS:是根据主键创建的B+树，叶子节点存数据记录） 。
举个例子(以汉语字典为例)：
汉语字典的正文本身就是一个聚集索引，比如我们要查“安”字，由于汉语词典的拼音排序是从“a”开始到“z”结尾的，则“安”字自然而然就排在字典前部，若翻遍了所有以“a”开头的部分仍找不到该字，
则说明“安”不在字典中；同理，若想查“张”字，我们会将字典翻到最后一部分，因为拼音是“zhang”。而在我们的这些查找中，我们仅仅依靠正文就可以进行相应的查找；也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，我们不需要再通过其他目录的查找来找到我们需要的内容。
正文内容本身就是按照一定规则排列的目录便称为“聚集索引”。每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排列，且每个表的主键是唯一的 。
非聚集索引：
简单概念：非聚集索引是根据索引字段创建的一棵B+树，索引的叶子节点仅存放索引键值以及该键值指向的主键，存储记录在逻辑上是连续的（PS:根据索引字段创建的B+树，叶子节点只存放索引键值与记录的主键）
举个例子(还是以汉语字典为例)：
当我们遇到不认识的字且不知道它的发音，这时候，我们就不能按照前面的方法找到要查的字，而是需要根据“偏旁部首”查找要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到要找的字，但我们结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，
比如我们查“张”字，在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“弛”字，但页面却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页，很显然，
这些字在正文中并不是真正的分别处于“张”字的上下方，现在看到的连续的“弛，张，弩”三字的顺序实际上就是它们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射，我们可以通过这种方式来找到所需要的字，但这包含2个过程，
先找到目录中的结果，再根据找到的结果来翻到我们所需要的页面，这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式就是“非聚集索引” 。
聚集索引与非聚集索引的主要区别：
a.存储特点的区别：
聚集索引按索引顺序来存储，索引项顺序与表中记录的物理顺序一致，叶子节点即存储了真实数据行，不再有另外的单独数据页，一张表上最多只有一个聚集索引；
非聚集索引表的存储顺序与索引顺序无关，仅仅索引项的逻辑上是连续的，叶子节点存储了索引字段值以及指向数据页数据行的逻辑指针，其行数量与数据表行数据量一致。
b.更新表数据的区别：
插入数据：无聚集索引的表，表中数据行没特定顺序，新行皆被添加到表的末尾；有聚集索引的表，先根据索引找到对应的数据页，挪动已有记录为新数据腾出空间后插入，若数据页已满，则拆分数据页，调整索引指针(若表中有非聚集索引，则更新索引指向新的数据页)；
删除数据：无聚集索引的表，直接删除(留下内存空洞)；有聚集索引的表，删除行将导致其下的数据行向上移动以填补空白，若删除的行为数据页最后一行，则回收该数据页，相应索引页中记录也被删除。
InnoDB的B+树索引：
a.InnoDB是索引组织表的，即数据文件本身就是按照B+树方式存放数据的；
b.InnoDB引擎中可以有聚集索引与非聚集索引，这2种索引每个页大小都为16k,且不能更改；
c.由于非聚集索引不包含行记录所有数据，因此每页可以存放比聚集索引更多的键值，高度一般都小于聚集索引；
d.若在InnoDB表建立时没显式指定主键，则InnoDB会自动创建一个6字节的列作为主键；
e.InnoDB中，主键的值会附加在每个非主键索引(非聚集索引)对应记录后面，无需重复添加到覆盖索引列中，这也是为什么我们常说InnoDB主键长度越小越好；
f.若非聚集索引是包含主键的联合索引，也不需要一个额外的列存放主键值，它会通过联合索引中的主键进行查找。
小图一张，展示下InnoDB中聚集索引与非聚集索引的关系 。
MyISAM 的B+树索引：
a.MyISAM是堆组织表，没有聚集索引的概念；
b.MyISAM表所有的行数据都存放在MYD文件中，B+树索引都存放在MYI文件中，且都是非聚集索引；
c.主键索引与其他索引不同之处在于必须是唯一的，且不可为null，索引页大小为1k，且不可调整；
d.由于没有聚集索引，故其索引叶节点存放的键值不是主键值，而是对应记录在MYD文件中的物理位置；
这也是为什么MyISAM表记录删除之后数据文件大小没什么变化，留下内存碎片，造成“空洞”的现象(可用 “OPTIMIZE TABLE 表名” 进行定期清理，会锁表)。
小图一张，展示下MyISAM中MYD与MYI的关系
