為什麼用 b+ 樹
innodb 和 myisam 的區別
參考資料
mysql調優之效能監控
mysql調優系列之執行過程
雜湊表、完全平衡二叉樹、b樹、b+樹都可以優化查詢，為何mysql使用b+樹？
利用hash儲存的話需要將所有的資料檔案新增到記憶體，比較耗費記憶體空間
如果所有的查詢都是等值查詢，那麼hash確實很快，但是在企業或者實際工作環境中範圍查詢的資料更多，而不是等值查詢，因此hash就不太適合了
b 樹的特點：
所有鍵值分布在整顆樹中
搜尋有可能在非葉子結點結束，在關鍵字全集內做一次查詢,效能逼近二分查詢
每個節點最多擁有m個子樹
根節點至少有2個子樹
分支節點至少擁有m/2顆子樹（除根節點和葉子節點外都是分支節點）
所有葉子節點都在同一層、每個節點最多可以有m-1個key，並且以公升序排列
舉個例子：
例項圖說明：
查詢關鍵字 28 過程：
根據根節點找到磁碟塊 1，讀入記憶體。【磁碟 i/o 操作第 1 次】
比較關鍵字 28 在區間（16,34），找到磁碟塊 1 的指標 p2。
根據 p2 指標找到磁碟塊 3，讀入記憶體。【磁碟 i/o 操作第 2 次】
比較關鍵字 28 在區間（25,31），找到磁碟塊 3 的指標 p2。
根據 p2 指標找到磁碟塊 8，讀入記憶體。【磁碟 i/o 操作第 3 次】
在磁碟塊 8 中的關鍵字列表中找到關鍵字 28
缺點：
b+tree是在btree的基礎之上做的一種優化，變化如下：
為了降低樹的高度
將資料範圍變為多個區間，區間越多，資料檢索越快
非葉子節點儲存key，葉子節點儲存key和資料
葉子節點兩兩指標相互連線（符合磁碟的預讀特性），順序查詢效能更高
舉個例子：
注意：在b+tree上有兩個頭指標，乙個指向根節點，另乙個指向關鍵字最小的葉子節點，而且所有葉子節點（即資料節點）之間是一種鏈式環結構。
因此可以對 b+tree 進行兩種查詢運算：一種是對於主鍵的範圍查詢和分頁查詢，另一種是從根節點開始，進行隨機查詢。
注意：
innodb是通過b+tree結構對主鍵建立索引，然後葉子節點中儲存記錄，如果沒有主鍵，那麼會選擇唯一鍵，如果沒有唯一鍵，那麼會生成乙個6位的row_id來作為主鍵
如果建立索引的鍵是其他字段，那麼在葉子節點中儲存的是該記錄的主鍵，然後再通過主鍵索引找到對應的記錄,叫做回表myisam 葉子節點中儲存的是位址
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