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二叉树
B树
B+树
特点：
聚簇索引
二级索引
key数据存储量估算：
若每个页可以存1000个key，而且树的高度是4，那么
前提条件如下：
插入步骤
步骤一
因为索引中还没有数据，所以此时的B+树只有一个空的根结点，又由于一个页只能存3个key，首先将10，20，5插入进去（实际上此步发生了3次插入），然后在页面内做数据排序，最终结果如下图：
步骤二：
由于根页面已经写满，此时插入8，将发生分裂（根页面分裂），大致步骤如下：
注意：在分裂过程中，根结点始终是不会变的，不管变成多大的树，根结点的页面号始终如一。
步骤五：
插入数据40，发现比根结点23大，找到103号页面，发现已满，执行分裂，分裂同上面叶子结点的分裂步骤。分裂后如图所示：
步骤六：
继续插入下一个数据9，因为比20小，找到101号页面，发现已满，需要做叶子结点分裂，如下图：
传统B+树的数据删除，一般都会有一个所谓的填充因子，来控制页面数据的删除比例，如果数据量小于这个填充因子所表示的数据量，就会有节点合并，这与分裂是相对应的。
InnoDB的实现与传统B+树算法有不同之处，InnoDB在删除索引数据时，会先检查当前页剩余的记录数，如果只剩下一条记录，就会直接将这个页面从B+树中摘除，也只有这种情况，InnoDB才会回收一个页面，InnoDB的页面没有合并一说，但是对于根节点，即使索引数据全部删除，根节点页依然存在，只不过是以空页的形式存在。
下面举个例子描述索引删除过程，前提条件与前面插入记录时一致。
删除数据 50
删除过程全部结束，最终得到一个空的索引页。
《MySQL运维内参》
B+树动画演示：
聚集索引可以用b树实现。
简介：
B+树中只有叶子节点会带有指向记录的指针，而B树则所有节点都带有。
B+树索引可以分为聚集索引和非聚集索引。
mysql使用B+树，其中Myisam是非聚集索引，innoDB是聚集索引。
聚簇索引索引的叶节点就是数据节点；而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点，只不过有一个指针指向对应的数据块。
B+ 树的特点:
（1）所有关键字都出现在叶子结点的链表中(稠密索引)，且链表中的关键字恰好是有序的。
（2）不可能在非叶子结点命中。
（3）非叶子结点相当于是叶子结点的索引(稀疏索引)，叶子结点相当于是存储(关键字)数据的数据层。
MySQL的Innodb存储引擎的索引分为聚集索引和非聚集索引两大类
特点：B+树叶子节点存储行数据
一个表中，必须有一个聚集索引，只能有一个聚集索引，Innodb通常把一个表的主键索引作为聚集索引，如果没有主键InnoDB会选择一个唯一索引代替。如果没有这样的索引，InnoDB会隐式的定义一个主键来作为聚集索引，这个字段为6个字节，类型为长整形。
利用主键索引查找行数据是最快的，建议使用自增主键原因是利于索引树的构建（主键自增写入时新插入的数据不会影响到原有页，插入效率高；但是如果主键是无序的或者随机的，那每次的插入可能会导致原有页频繁的分裂，影响插入效率）
特点：B+树叶子节点存储主键ID
一个表中可以有多个非聚集索引，每个非聚集索引即是一棵B+树
通过非聚集索引查找数据时，需要先在非聚集索引上找到主键ID，再从聚集索引获取行数据，这个过程就称之为回表
B树索引中的B树实际上是B+树，至于为什么使用B+树而不使用B树或者红黑树的原因在另外的文章中有提及。
特点：
特点：类似JDK中的HashMap，但无法支持范围查询
特点：使用的算法仍然是B树索引，不同的就是索引列的值必须唯一
对于普通索引来说，查找到满足条件的第一个记录后，需要查找下一个记录，直到碰到第一个不满足条件的记录。
对于唯一索引来说，由于索引定义了唯一性，查找到第一个满足条件的记录后，就会停止继续检索，提升索引性能
另外插入行时会构建该唯一索引，假如索引值重复将插入失败，适合业务上做唯一性检验
通过建立倒排索引，可以极大的提升检索效率,解决判断字段是否包含的问题，但是业务上一般都不采用这种索引，而是使用ES处理全文搜索需求
仅对某个特定字段建立的索引，如(biz_id)
对多个字段建立的索引，如(biz_id,type)