B+树
我们这里关注B+树的两个特性：
叶子节点包含数据data（data并不特指数据库中的某一行数据，也可以是某个数值，指针等）
叶子节点均在同一层，且每个节点均可以直接找到上一个或者下一个节点（双向指针，比常规的B+树多了一个指向上一个的指针）
4阶 B+树
InnoDB 聚簇索引
聚簇索引：行数据与键值（主键）紧凑地存储在一起；
InnoDB中表现为：B+树叶子节点的data用于存放行数据（包含主键值、其他列数据、回滚指针、事务id等），物理上索引数据与行数据都放在同一个文件中（.ibd）
以用户表为例，id为主键，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`) );
插入数据：
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)
聚簇索引对应的结构为：
InnoDB聚簇索引，注：数据库中B+树的阶数要比这个大得多
如果没有定义主键，InnoDB会选择一个唯一的非空索引代替。如果没有这样的索引，InnoDB会隐式定义一个主键（DB_ROW_ID）来作为聚簇索引。
最好避免使用随机的主键（比如UUID）
InnoDB中磁盘管理的最小单位为页（InnoDB page，默认16KB），一页能存放的数据记录数量是有限的，根据B+树的特性，需要保证页内数据是按主键排序存储的。
当主键随机插入时，如果新的记录可能需要插入之前记录的中间，导致需要强制移动之前的记录；如果需要插入一个已经满了的页中时，会导致页分裂（新建两个页并把原数据复制过去，成本很高）。
InnoDB 二级索引
二级索引，或者叫非聚簇索引；与聚簇索引最大的不同是：B+树的data存放的并不是行数据，而是主键值；
以上面用户表为例，当select * from t_user where name='n1'时，会先通过idx_name索引找到n2对应的主键的值（id=7），再通过主键值找到行数据 [7,n1,70] ，故称二级索引。
InnoDB二级索引
覆盖索引：当select的列的已经在二级索引的树中时，并不需要再通过主键值找到整行的数据即可返回。比如
select id,name from t_user where name='n2'，name和id均可在idx_name索引的叶子节点上，故不用主键回查聚簇索引了。像这种二级索引覆盖到所有查询列数据的情况叫覆盖索引。使用explain这个查询时可以看到Extra中包含Using index
MyISAM 索引
与InnoDB不同，MyISAM并不使用聚簇索引，MyISAM的索引数据和行数据是分开的，物理上分别为.myi索引数据文件和.myd行数据文件（InnoDB 索引和行数据均在.idb文件中）
MyISAM中，主键索引和其他的一般索引在数据结构上并没有什么区别，B+树的data存放的均是数据行地址。
id主键索引：
MyISAM主键索引
name一般索引：
MyISAM一般索引