# 聚簇索引和二级索引

[原文链接](https://www.51cto.com/article/687137.html)

主键索引是InnoDB存储引擎默认给我们创建的一套索引结构，我们表里的数据也是直接放在主键索引里，作为叶子节点的数据页。  

但我们在开发的过程中，往往会根据业务需要在不同的字段上建立索引，这些索引就是二级索引，今天我们就给大家讲讲二级所有的原理。  

比如，你给name字段加了一个索引，你插入数据的时候，就会重新搞一棵B+树，B+树的叶子节点，也是数据页，但是这个数据页里仅仅放了主键字段和name字段。

叶子节点的数据页的name值，跟主键索引一样的，都是按照大小排序的。同一个数据页里的name字段值都是大于上一个数据页里的name字段值。

name字段的B+树也会构建多层索引页，这个索引页里放的是下一层的页号和最小name字段值。就像这样：

![](https://s4.51cto.com/oss/202110/25/68742477e4cfcd81646d9e31f2d42e8a.jpg)

假设你要根据name字段来搜索数据，比如：select * from user where name=‘xxx'，过程与主键索引一样的。从name索引的根节点开始找，一层一层的向下找，一直找到叶子节点，定位到name字段值对应的主键值。

但此时叶子节点的数据页没有完整所有字段，就需要根据主键到主键索引里去查找，从主键索引的根节点一路找到叶子节点，就可以找到这行数据的所有字段了，这个过程就叫回表。

二级索引，可以对多个字段建立联合索引，比如，name + age + sex

此时联合索引与单个字段的索引原理是一样的，只不过叶子节点的数据页里放的是id + name + age + sex，然后默认按照name排序，name一样就按age排序，age一样就按sex排序。

每个name + age +sex的索引页里，放的就是下层节点的页号和最小的name + age + sex值。当你用name + age + sex搜索的时候，就会走name + age + sex联合索引这棵树，再回表查询。

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