MySql中的聚集索引和非聚集索引主要体现在以下几个方面：
1.存储方式：
聚集索引的叶子节点存储的是整行数据，非聚集索引叶子节点存储的是键值和整行的标识。
2.索引结构：
聚集索引的索引结构于数据表的物理结构相同，非聚集索引的索引结构与数据表的物理结构不同。
在数据库中，物理结构指的是数据在磁盘上的存储方式和组织形式。以下是一个关于聚集索引和非聚集索引物理结构的简单示例：
聚集索引的物理结构： 假设有一个学生表 students，其中包含列 id（学生编号）、name（学生姓名）和 age（学生年龄）。如果将 id 列设置为聚集索引，那么聚集索引的物理结构可能如下：
例如，id 为 1 的学生数据行紧挨着 id 为 2 的学生数据行存储，依次类推。
非聚集索引的物理结构：
对于非聚集索引，假设在 name 列上创建了一个非聚集索引。那么非聚集索引的物理结构可能如下：
例如，非聚集索引的叶子节点可能按照姓名的字母顺序排序，但实际的数据行可能是按照 id 的顺序存储在磁盘上的。
这种物理结构的不同导致了聚集索引和非聚集索引在查询性能和操作效率上的差异。聚集索引可以直接获取到完整的数据行，而非聚集索引需要通过索引值找到对应的 id，然后再通过 id 找到实际的数据行。
请注意，这只是一个简单的示例，实际的数据库系统可能会采用更复杂的结构和算法来实现索引和数据的存储与管理。具体的物理结构和实现方式可能因数据库系统的不同而有所差异。在实际应用中，了解和优化索引的使用需要综合考虑查询需求、数据 分布、索引选择等多个因素。
3.查询效率:
聚集索引查询时会直接定位到数据行，因此查询效率更高，而非聚集索引先需要通过键值找到行标识，再通过行标识找到对应数据行，因此查询效率相对较低。
假设有一个学生表students，其中包含列 id（学生编号）、name（学生姓名）和 age（学生年龄）。
聚集索引查询：
如果我们在 id 列上创建了聚集索引，那么查询时可以直接利用聚集索引定位到数据行。例如，要查询学生编号为 1001 的学生信息，可以使用如下查询：
SELECT * FROM students WHERE id = 1001;
由于聚集索引按照 id 排序，数据库可以快速地定位到 id 为 1001 的行，直接返回对应的学生信息，查询效率较高。
非聚集索引查询：
如果我们在 name 列上创建了非聚集索引，那么查询时需要先通过键值找到行标识，再通过行标识找到对应的数据行。例如，要查询姓名为 "Alice" 的学生信息，可以使用如下查询：
SELECT * FROM students WHERE name = 'Alice';
在执行这个查询时，数据库首先通过非聚集索引找到姓名为 "Alice" 的行标识（可能是 id 的值），然后再根据行标识去找到对应的学生数据行。这个过程比直接使用聚集索引多了一个中间步骤，因此查询效率相对较低。
4.更新效率：
聚集索引在更新时会涉及到整行数据的更新，因此更新效率相对较低，而非聚集索引在更新时只需要更新对应的键值和行标识，因此更新效率相对较高。
5.适用场景：
聚集索引适用于需要频繁查询整行数据的场景，例如主键索引、唯一索引等，而非聚集索引适用于需要频繁查询特定列数据的场景，例如普通索引、外键索引等。
结尾：
综上所述，聚集索引和非聚集索引的区别主要在于存储方式、索引结构、查询效率、更新效率和适用场景等方面。在实际应用中，应该根据具体的业务需求选择合适的索引类型，以提高数据查询和更新的效率。
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