在MySQL中，我們經常使用索引來提高查詢效率。在一些情況下，使用range查詢卻比使用索引更快，這是為什么呢？

要解釋這個問題，我們首先得了解range查詢和索引的一些基本概念。

所謂range查詢，就是在查詢過程中，需要對表中一定范圍內的數據進行檢索。

SELECT * FROM student WHERE age BETWEEN 18 AND 20;

這個查詢語句就是一個典型的range查詢。我們需要在student表中查找年齡在18至20歲之間的所有學生信息。

而索引，又可以分為B-tree索引和哈希索引兩種類型。B-tree索引又可以進一步分為聚簇索引和非聚簇索引。

在MySQL中，主鍵和唯一索引都是聚簇索引，而普通索引則是非聚簇索引。

聚簇索引的特點是，在B-tree中直接存儲了表的數據。而非聚簇索引則需要在B-tree中存儲索引值，然后通過索引值查找數據。

所以，使用聚簇索引進行查詢時，可以直接利用B-tree索引的結構，直接查找所需要的數據。相比之下，非聚簇索引需要進行兩次查找：先在索引中找到所需的索引值，再通過索引值查找數據。

在range查詢中，由于需要檢索的數據范圍比較大，而這部分數據可能并不集中在一起，而是分散在整個表中，所以使用聚簇索引進行查找，就能夠大幅度減少磁盤I/O，從而提高查詢效率。

SELECT * FROM student WHERE age BETWEEN 18 AND 20;

如果student表采用的是聚簇索引，那么MySQL只需掃描整個B-tree索引樹中18至20歲之間的數據，然后直接輸出結果，不需要進行額外的數據訪問。

相反，如果采用非聚簇索引，MySQL需要先在索引中查找18至20歲之間的所有索引值，然后在這些索引值對應的數據行中查找數據，這意味著MySQL需要訪問表中的大量數據塊。而這些數據塊都需要從磁盤讀取，所以查詢效率就要受到限制。

綜合以上分析，我們可以得出結論：在進行range查詢時，聚簇索引的效率要優(yōu)于非聚簇索引。