B+樹
我們這裏關注B+樹的兩個特性：
葉子節點包含數據data（data並不特指數據庫中的某一行數據，也可以是某個數值，指針等）
葉子節點均在同一層，且每個節點均可以直接找到上一個或者下一個節點（雙向指針，比常規的B+樹多了一個指向上一個的指針）
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4階 B+樹
InnoDB 聚簇索引
聚簇索引：行數據與鍵值（主鍵）緊湊地存儲在一起；
InnoDB中表現爲：B+樹葉子節點的data用於存放行數據（包含主鍵值、其他列數據、回滾指針、事務id等），物理上索引數據與行數據都放在同一個文件中（.ibd）
以用戶表爲例，id爲主鍵，另外name存在索引idx_name：
CREATE TABLE `t_user` ( `id` bigint, `name` varchar(10), `age` int, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_name` (`name`) );
插入數據：
insert into t_user (id,`name`,age) values(1,'n7',10), (2,'n6',20), (3,'n5',30), (4,'n4',40), (5,'n3',50), (6,'n2',60), (7,'n1',70)
聚簇索引對應的結構爲：
InnoDB聚簇索引，注：數據庫中B+樹的階數要比這個大得多
如果沒有定義主鍵，InnoDB會選擇一個唯一的非空索引代替。如果沒有這樣的索引，InnoDB會隱式定義一個主鍵（DB_ROW_ID）來作爲聚簇索引。
最好避免使用隨機的主鍵（比如UUID）
InnoDB中磁盤管理的最小單位爲頁（InnoDB page，默認16KB），一頁能存放的數據記錄數量是有限的，根據B+樹的特性，需要保證頁內數據是按主鍵排序存儲的。
當主鍵隨機插入時，如果新的記錄可能需要插入之前記錄的中間，導致需要強制移動之前的記錄；如果需要插入一個已經滿了的頁中時，會導致頁分裂（新建兩個頁並把原數據複製過去，成本很高）。
InnoDB 二級索引
二級索引，或者叫非聚簇索引；與聚簇索引最大的不同是：B+樹的data存放的並不是行數據，而是主鍵值；
以上面用戶表爲例，當select * from t_user where name='n1'時，會先通過idx_name索引找到n2對應的主鍵的值（id=7），再通過主鍵值找到行數據 [7,n1,70] ，故稱二級索引。
InnoDB二級索引
覆蓋索引：當select的列的已經在二級索引的樹中時，並不需要再通過主鍵值找到整行的數據即可返回。比如
select id,name from t_user where name='n2'，name和id均可在idx_name索引的葉子節點上，故不用主鍵回查聚簇索引了。像這種二級索引覆蓋到所有查詢列數據的情況叫覆蓋索引。使用explain這個查詢時可以看到Extra中包含Using index
MyISAM 索引
與InnoDB不同，MyISAM並不使用聚簇索引，MyISAM的索引數據和行數據是分開的，物理上分別爲.myi索引數據文件和.myd行數據文件（InnoDB 索引和行數據均在.idb文件中）
MyISAM中，主鍵索引和其他的一般索引在數據結構上並沒有什麼區別，B+樹的data存放的均是數據行地址。
id主鍵索引：
MyISAM主鍵索引
name一般索引：
MyISAM一般索引