B+树，它是一种非常适合用来做数据库索引的数据结构：
(1)很适合磁盘存储，能够充分利用局部性原理，磁盘预读；
(2)很低的树高度，能够存储大量数据；
(3)索引本身占用的内存很小；
(4)能够很好的支持单点查询，范围查询，有序性查询；
?
数据库的索引分为主键索引（Primary Inkex）与普通索引（Secondary Index）。InnoDB和MyISAM是怎么利用B+树来实现这两类索引，其又有什么差异呢？这是今天要聊的内容。
?
一，MyISAM的索引
MyISAM的索引与行记录是分开存储的，叫做非聚集索引（UnClustered Index）。
?
其主键索引与普通索引没有本质差异：
有连续聚集的区域单独存储行记录
主键索引的叶子节点，存储主键，与对应行记录的指针
普通索引的叶子结点，存储索引列，与对应行记录的指针
画外音：MyISAM的表可以没有主键。
?
主键索引与普通索引是两棵独立的索引B+树，通过索引列查找时，先定位到B+树的叶子节点，再通过指针定位到行记录。
?
举个例子，MyISAM：
t(id PK, name KEY, sex, flag);
?
表中有四条记录：
1, shenjian, m, A
3, zhangsan, m, A
5, lisi, m, A
9, wangwu, f, B
?
其B+树索引构造如上图：
行记录单独存储
id为PK，有一棵id的索引树，叶子指向行记录
name为KEY，有一棵name的索引树，叶子也指向行记录
?
二、InnoDB的索引
InnoDB的主键索引与行记录是存储在一起的，故叫做聚集索引（Clustered Index）：
没有单独区域存储行记录
主键索引的叶子节点，存储主键，与对应行记录（而不是指针）
画外音：因此，InnoDB的PK查询是非常快的。
?
因为这个特性，InnoDB的表必须要有聚集索引：
(1)如果表定义了PK，则PK就是聚集索引；
(2)如果表没有定义PK，则第一个非空unique列是聚集索引；
(3)否则，InnoDB会创建一个隐藏的row-id作为聚集索引；
?
聚集索引，也只能够有一个，因为数据行在物理磁盘上只能有一份聚集存储。
?
InnoDB的普通索引可以有多个，它与聚集索引是不同的：
普通索引的叶子节点，存储主键（也不是指针）
?
对于InnoDB表，这里的启示是：
(1)不建议使用较长的列做主键，例如char(64)，因为所有的普通索引都会存储主键，会导致普通索引过于庞大；
(2)建议使用趋势递增的key做主键，由于数据行与索引一体，这样不至于插入记录时，有大量索引分裂，行记录移动；
?
仍是上面的例子，只是存储引擎换成InnoDB：
t(id PK, name KEY, sex, flag);
?
表中还是四条记录：
1, shenjian, m, A
3, zhangsan, m, A
5, lisi, m, A
9, wangwu, f, B
其B+树索引构造如上图：
id为PK，行记录和id索引树存储在一起
name为KEY，有一棵name的索引树，叶子存储id
?
当：
select * from t where name=‘lisi’;
会先通过name辅助索引定位到B+树的叶子节点得到id=5，再通过聚集索引定位到行记录。
画外音：所以，其实扫了2遍索引树。
原文地址：https://blog.51cto.com/14171338/2466254