索引是一種資料儲存結構，對錶中一列或多列進行排序以快速定位獲取資料。就像一本書的目錄就是一個索引，如果想在一本書中找到某個主題，一般會先找到對應頁碼。在mysql中，儲存引擎用類似的方法使用索引，先在索引中找到對應值，然後根據匹配的索引記錄找到對應的行。

B樹

大多數儲存引擎都支援B樹索引。B樹通常意味著所有的值都是按順序儲存的，並且每一個葉子到根的距離相同。B樹索引能夠加快訪問資料的速度，因為儲存引擎不再需要進行全表掃描來獲取資料。下圖就是一顆簡單的B數。

B樹的查詢流程：

如上圖我要從找到E字母，查詢流程如下：

　　1）獲取根節點的關鍵字進行比較，當前根節點關鍵字為M，E<M（26個字母順序），所以往找到指向左邊的子節點（二分法規則，左小右大，左邊放小於當前節點值的子節點、右邊放大於當前節點值的子節點）。

　　2）拿到關鍵字D和G，D<E<G 所以直接找到D和G中間的節點。

　　3）拿到E和F，因為E=E 所以直接返回關鍵字和指標資訊（如果樹結構裡面沒有包含所要查詢的節點則返回null）。

　　4）通過指標資訊取出這條記錄的所有資訊。

B+樹

下圖為B+樹的結構，B+樹是B樹的升級版，我們可以觀察一下，B樹和B+樹的區別是什麼？

B+樹和B樹的區別是：

　　1）B樹的節點(根節點/父節點/中間節點/葉子節點)中沒有重複元素，B+樹有。

　　2）B樹的中間節點會儲存資料指標資訊，而B+樹只有葉子節點才儲存。

　　3）B+樹的每個葉子節點有一個指標指向下一個節點，把所有的葉子節點串在了一起。

從下圖我們可以直觀的看到B樹和B+樹的區別：紫紅色的箭頭是指向被索引的資料的指標，大紅色的箭頭即指向下一個葉子節點的指標。

假設被索引的列是主鍵，現在查詢主鍵為5的記錄，模擬一下查詢的過程：

　　B樹，在倒數第二層的節點中找到5後，可以立刻拿到指標獲取行資料，查詢停止。

　　B+樹，在倒數第二層的節點中找到5後，由於中間節點不存有指標資訊，則繼續往下查詢，在葉子節點中找到5，拿到指標獲取行資料，查詢停止。

　　B+樹每個父節點的元素都會出現在子節點中，是子節點的最大（或最小）元素。葉子節點儲存了被索引列的所有的資料。

那B+樹比起B樹的優點：

　　1）由於中間節點不存指標，同樣大小的磁碟頁可以容納更多的節點元素，樹的高度就小。（資料量相同的情況下，B+樹比B樹更加“矮胖”），查詢起來就更快。

　　2）B+樹每次查詢都必須到葉子節點才能獲取資料，而B樹不一定，B樹可以在非葉子節點上獲取資料。因此B+樹查詢的時間更穩定。

　　3）B+樹的每一個葉子節點都有指向下一個葉子節點的指標，方便範圍查詢和全表查詢：只需要從第一個葉子節點開始順著指標一直掃描下去即可，而B樹則要對樹做中序遍歷。

參考：https://blog.csdn.net/qq_36261130/article/details/100556264

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