密集索引：文件中的每个搜索码值都对应一个索引值，就是叶子节点保存了整行，比如InnoDB

稀疏索引：文件只为索引码的某些值建立索引项，比如MyISAM

密集索引的表数据按顺序存储，即索引顺序和表记录物理存储顺序一致，所以一个表只能创建一个密集索引

InnoDB的密集索引的选取规则是怎么样的呢？

1、若一个主键被定义，该主键则作为密集索引 2、若没有主键被定义，该表的第一个唯一非空索引则作为密集索引 3、若不满足以上条件，InnoDB内部会生成一个隐藏主键(密集索引) 4、非主键索引存储相关键位和其对应的主键值，包含两次查找

如上图示意：InooDB的主键索引和数据是保存在同一个文件中的，所以在检索的时候，在加载叶子节点的主键进入内存的同时也加载了对应的数据，如果是使用主键查询，只需要根据B+Tree的规则找到主键，就可以获得对应的行数据，如果稀疏索引进行数据筛选就会经历两个步骤，第一个步骤是在稀疏索引B+Tree中检索该键，比如检索Ellison，就会获取到主键信息，获取到主键信息之后，需要经历第二个步骤：在主键的B+Tree中进行查找。

对于MyISAM，使用的均为稀疏索引，稀疏索引的两个B+Tree其实也没有什么不同，结构完全一致，只是存储的内容不一样而已，主键索引的B+Tree存储了主键，辅助键索的B+Tree引存储了辅助键，数据却存储在了独立的地方，也就是索引和数据是分开存储的，这两个B+Tree的叶子节点都存储了指向数据的地址，由于辅助键索是独立的，无需借助主键。

下面我们可以建表验证一下，建表语句如下和效果如下：

上面我们已经弄出清楚了密集索引和稀疏索引的区别，现在来思考一个问题：索引是越多越好吗？

答案是当然是否定的，数据量小的表不需要建立索引，建立会增加额外的索引开销；数据变更需要维护索引，因此更多的索引意味着更多的维护成本，更多的索引意味着也需要更多的空间！