mysql索引为啥使用B+tree？
索引数据结构
二叉树
红黑树
Hash表
B-Tree
二叉树（Binary Tree）
每个节点最多只有两个子节点， 左边的子节点都比当前节点小，右边的子节点都比当前节点大。
一棵深度为k，且有2^k-1个结点的二叉树，称为满二叉树。
可能变成链表，查询效率低
AVL树（平衡二叉树）
它是一种排序的二叉树。主要特征：左右子树的树高差绝对值不能超过1
R-B Tree（Red/Black Tree）红黑树
本质上也是一种二叉树。
特性：
1）每个结点要么是红的，要么是黑的。
2）根结点是黑的。
3）每个叶结点（叶结点即指树尾端NIL指针或NULL结点）是黑的。
4）如果一个结点是红的，那么它的俩个儿子都是黑的。
5）对于任一结点而言，其到叶结点树尾端NIL指针的每一条路径都包含相同数目的黑结点。
* 新添加节点，均为红色。
数据量大的情况下，树的高度很高，查询效率低。
B-Tree（B树）
是一种自平衡的树，能够保持数据有序。与二叉树的区别，可以有多个子节点，每个节点可以存储多个值。
m 阶（根结点中关键字的个数为1~m-1）的B树具有特性：
1）每个节点最多有 m 个子节点，叶节点具有相同的深度，叶节点的指针为空
2）除根节点和叶子节点，其它每个节点至少有 [m/2] （向上取整的意思）个子节点
3）若根节点不是叶子节点，则其至少有2个子节点
4）所有NULL节点到根节点的高度都一样
5）除根节点外，其它节点都包含 n 个key，其中 [m/2] -1 <= n <= m-1
6）节点中的数据索引从左到右递增排列
每个节点由三部分组成：key，指针，数据data;
key和指针互相间隔，节点两端是指针。
每个叶子节点最少包含一个key和两个指针，最多包含2d-1个key和2d个指针，叶节点的指针均为null（d 大于1的正整数，表示B树的度）
比如每个节点最大深度=3。（3阶B树）
B+Tree（B+树）
是B-Tree的一种变种树。自然也会满足B树相关特性。主要区别：B+树的叶子会包含所有的节点数据，并产生链表结构。
特征：
1、非叶子节点不存储数据，只存储索引(冗余)，可以放更多的索引
2、所有数据都存储在叶子节点当中，叶子节点包含所有索引字段
3、每个叶子节点都存有相邻叶子节点的指针，提高区间访问的性能
4、叶子节点按照本身关键字从小到大排序。
每个非叶子节点由二部分组成：key，指针。
叶子节点没有指针，只有key、数据data。
指针可能数量不一致，但是每个节点的域和上限是一致的
B树索引示例图
B+树索引示例图
mysql为什么使用了b+tree而不是b-tree
- 由于非叶子节点不存储 data，所以一个存储页可以存储更多的非叶子节点，也就是说使用 b+树单次磁盘 I/O拿到的同大小存储页中包含的信息量相比 b-树更大，所以减少了同样数据量下每次查询的io次数。
- MySQL 是关系型数据库，经常会按照区间来访问某个索引列，B+树的叶子节点间按顺序建立了链指针，加强了区间访问性，所以 B+树对索引列上的区间范围查询很友好。而 B 树每个节点的 key 和 data 在一起，无法进行区间查找。
查看mysql文件页大小（默认是16K）
SHOW GLOBAL STATUS like 'Innodb_page_size’;
假设主键是bigint类型，一个bigint占用8B，一个指针占用6B，一页可以存16kb/14B,大概是 1170个，一个非叶子节点也可以存1170个，叶子节点存储数据，假设数据是1k，一个叶子节点可以存储16个，所以3阶b+tree可以存储 1170 X 1170 X 16 = 21902400 ，2千多万
对于B-tree,因为叶子节点也存储数据了，假设一行数据是1k，存储2千万数据，需要 16的n次方 ，n肯定大于3
