索引和数据存储在一块（ 都存储在同一个B*tree 中）。 一般主键索引都是聚餐索引
Mysql中InnoDB引擎的主键索引为聚簇索引，MyISAM存储引擎采用非聚集索引
索引数据和存储数据是分离的。
二级索引存储的是记录的主键，而不是数据存储的地址。
以Mysql的InnoDB为例 主键是聚集索引 唯一索引、普通索引、前缀索引等都是二级索引（辅助索引）
下面我们通过一个具体的示例进行演示聚集索引和二级索引
该表包含3个字段，如下： id:主键 plname：编程语言名称 ranking：排名
idplnameranking15C216Java118Php623C#526C++329Ada1750Go1252Lisp15………id: 设置主键 plname: 普通索引
从图中我们可以看到，索引数据和存储数据都是在一颗树上，存在一起的。通过定位索引就直接可以查找到数据。
这棵树是根据主键进行创建的。 如果查找id=16的编程语言， select id, plname, ranking from pl_ranking where id=16; 则只需要读取3个磁盘块，就可以获取到数据。
从上图中我们发现，该B*tree根据plname列进行构建的，只存储索引数据，plname 和 id 的映射。
比如查找 编程语言为“Java”的数据。 select id, plname, ranking from pl_ranking where plname=’Java’; 首先通过二级索引树中找到 Java 对应的主键id 为 “16”（读取2个磁盘块）。 然后在去主键索引中查找id为“16” 的数据。（读取3个磁盘块）
select id, plname, ranking from pl_ranking where id=16; 根据主键查找只需要查找3个磁盘块 select id, plname, ranking from pl_ranking where plname=’Java’; 根据编程语言名称查询需要读取5个磁盘块
通过上面的主键索引和非主键索引的例子我们可以得出： 主键索引（聚餐索引）查询效率比非主键索引查询效率更高。如果能使用主键查找的，就尽量使用主键索引进行查找。
从上面图中我们还可以分析得出以下结论： 主键定义的长度越小，二级索引的大小就越小，这样每个磁盘块存储的索引数据越多，查询效率就越高。
附：
每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚簇索引（也叫聚集索引，聚类索引，簇集索引）。如果表上定义有主键，该主键索引就是聚簇索引。如果未定义主键，MySQL取第一个唯一索引（unique）而且只含非空列（NOT NULL）作为主键，InnoDB使用它作为聚簇索引。如果没有这样的列，InnoDB就自己产生一个这样的ID值，它有六个字节，而且是隐藏的，使其作为聚簇索引。
表中的聚簇索引（clustered index ）就是一级索引，除此之外，表上的其他非聚簇索引都是二级索引，又叫辅助索引（secondary indexes）
