事实上，在MySQL数据库中，诸多存储引擎使用的是B+树，即便其名字看上去是BTREE。
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4.1 innodb的索引机制
先以innodb存储引擎为例，说明innodb引擎是如何利用B+树建立索引的
首先创建一张表：zodiac，并插入一些数据
对于innodb来说，只有一个数据文件，这个数据文件本身就是用B+树形式组织，B+树每个节点的关键字就是表的主键，因此innode的数据文件本身就是主索引文件，如下图所示，主索引中的叶子页（leaf page）包含了数据记录，但非叶子节点只包含了主键，术语“聚簇”表示数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起，因此这种索引被称为聚簇索引，或聚集索引。
这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。
所以可以说，innodb的数据文件是依靠主键组织起来的，这也就是为什么innodb引擎下创建的表，必须指定主键的原因，如果没有显式指定主键，innodb引擎仍然会对该表隐式地定义一个主键作为聚簇索引。
同样innodb的辅助索引，如下图所示，假设这些字符是按照生肖的顺序排列的（其实我也不知道具体怎么实现，不要在意这些细节，就是举个例子），其叶子节点中也包含了记录的主键，因此innodb引擎在查询辅助索引的时候会查询两次，首先通过辅助索引得到主键值，然后再查询主索引，略微有点啰嗦
为什么Mysql考虑使用B+树，而不是B树，其实我们可以先了解下B树和B+树的特点来看下。
※ 树的每个结点都会存储数据
※ 单次查询不一定要遍历到树的根部，平均查询时间会比较快
※ 非叶子节点不存储数据，只存储（冗余）索引，索引包含主键和指针
※ 叶子节点才真正存储数据
※ 每个叶子节点互相链表相连，保证了范围查询的时效性(页之间用双向链表连接，数据间用单项链表链接)
InnoDB最小存储单位是页，叶子节点和非叶子节点最小单位都是页，页大小Mysql 默认设定16384字节，约为16KB。
我们假设主键ID为bigint类型，长度为8字节，而指针大小在InnoDB源码中设置为6字节，这样一共14字节
我们一个页中能存放多少这样的索引元素，其实就代表有多少指针，即16384/14=1170;
高度为2的B+树能存放1170×16=18720
高度为3的B+树能存放1170×1170×16 = 21902400
InnoDB中B+树高度一般为1-3层，它就能满足千万级的数据存储。
在查找数据时一次页的查找代表一次IO，所以通过主键索引查询通常只需要1-3次IO操作即可查找到数据。
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，属于Oracle旗下产品，是最流行的关系型数据库管理系统之一。
端口是3306。
表很多时，使用linux脚本，需要根据需要修改一下：
和创建一样，可以加上 if exists
可两篇文章：
如：
用于在已有的表中添加、删除或修改列。
添加 ADD
或
默认是添加到最后，但可以指定位置。 FIRST ：添加最前
AFTER 字段名 ：添加指定字段之后
例子：
删除 DROP
修改 MODIFY 主要修改原列的类型或约束条件 同样可以用 FIRST 和 AFTER 字段名 ，代表的是修改到哪里。
修改字段名 CHANGE
可以把表2的数据复制到表1中，但 不能复制约束性条件 。
单行
多行，注意 只有一个VALUES ：
不写 (行1, 行2...) 这一部分的话，默认一一对应
除了以上方法外，还可以用SET为每一行附上相应的值。
假如没有筛选的话，就给全部都修改了。可以用 WHERE 筛选。
假如 没有筛选的话，就给全部删除了 。相当于清空。
清空
先把表删除，然后再建一个。与 DELETE FROM 相比， TRUNCATE 的效率更快，因为 DELETE FROM 是把记录逐条删除的。
查询执行的顺序
FROM -- WHERE -- SELECT -- GROUP BY -- HAVING -- ORDER BY -- LIMIT
注意
当数据很大，上百万的时候，使用LIMIT ... OFFSET ..的方式进行分页十分浪费资源且耗时长。最好是结合WHERE使用，如：
REGEXP 使用正则表达进行匹配。 查询时，需要搭配WHERE或HAVING使用 。
两个表之间有交集且要用到两个表的数据时，可以使用内连接查询。
LEFT JOIN 关键字从左表（table1）返回所有的行，即使右表（table2）中没有匹配。如果右表中没有匹配，则结果为 NULL。
用法：
RIGHT JOIN 关键字从右表（table2）返回所有的行，即使左表（table1）中没有匹配。如果左表中没有匹配，则结果为 NULL。 把LEFT JOIN的表1、表2调换顺序，就是REGHT JOIN 。
FULL OUTER JOIN 关键字只要左表（table1）和右表（table2）其中一个表中存在匹配，则返回行. 相当于结合了 LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 的结果。
但 MySQL中不支持 FULL OUTER JOIN 。
即SELECT嵌套。
IN 一个查询结果作为另一个查询的条件。 如：
EXISTS 用于判断查询子句是否有记录，如果有一条或多条记录存在返回 True，否则返回 False。True时执行。 如：
索引的本质是一种排好序的数据结构。利用索引可以提高查询速度。
常见的索引有：
MySQL通过外键约束来保证表与表之间的数据的完整性和准确性。 外键的使用条件：
外键的好处：可以使得两张表关联，保证数据的一致性和实现一些级联操作。
对已有的两个表增加外键 比如：主表为A，子表为B，外键为aid，外键约束名字为a_fk_b
为子表添加一个字段，当做外键
为子表添加外键约束条件
假如删除记录报错： [Err] 1451 -Cannot deleteorupdatea parent row: aforeignkeyconstraintfails (...)
这是因为MySQL中设置了foreign key关联，造成无法更新或删除数据。可以通过设置 FOREIGN_KEY_CHECKS 变量来避免这种情况。 第一步：禁用外键约束，我们可以使用： SETFOREIGN_KEY_CHECKS=0; 第二步：删除数据 第三步：启动外键约束，我们可以使用： SETFOREIGN_KEY_CHECKS=1; 查看当前FOREIGN_KEY_CHECKS的值，可用如下命令： SELECT @@FOREIGN_KEY_CHECKS;
使用 UNION 来组合两个查询，如果第一个查询返回 M 行，第二个查询返回 N 行，那么组合查询的结果一般为 M+N 行。
每个查询必须包含相同的列、表达式和聚集函数。
默认会去除相同行，如果需要 保留 相同行，使用 UNION ALL 。
只能包含一个 ORDER BY 子句，并且必须位于语句的最后 。
内置函数很多, 见: MySQL 函数
我们一般使用 START TRANSACTION 或 BEGIN 开启事务, COMMIT 提交事务中的命令, SAVEPOINT : 相当于设置一个还原点, ROLLBACK TO : 回滚到某个还原点下
一般的使用格式如下:
开启事务时, 默认加锁
根据类型可分为共享锁（SHARED LOCK）和排他锁（EXCLUSIVE LOCK）或者叫读锁（READ LOCK）和写锁（WRITE LOCK）。
根据粒度划分又分表锁和行锁。表锁由数据库服务器实现，行锁由存储引擎实现。
除此之外,我们可以显示加锁
加锁时, 如果没有索引，会锁表，如果加了索引，就会锁行
InnoDB默认支持行锁，获取锁是分步的，并不是一次性获取所有的锁，因此在锁竞争的时候就会出现死锁的情况
解决方法:
即ACID特性:
由于并发事务会引发上面这些问题, 我们可以设置事务的隔离级别解决上面的问题.
MySQL的默认隔离级别（可重复读）
查看当前会话隔离级别
方式1
方式2
设置隔离级别
主从集群的示意图如下:
主要涉及三个线程： binlog 线程、 I/O 线程和 SQL 线程。
同步流程:
由于MySQL主从集群只会从主节点同步到从节点, 不会反过来同步, 所以需要读写分离
读写分离需要在业务层面实现 , 写数据只能在主节点上完成, 而读数据可以在主节点或从节点上完成
索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构
MySQL的索引有
推荐两个在线工具:
简单来说, B树是在红黑树(一个平衡二叉树)的基础上将一个节点存放多个值, 实现的, 降低了树的高度, 每个节点都存放索引及对应数据指针, 同一层的节点是递增的
而B+树在B树的基础上进行优化, 非叶子节点存放 子节点的开始的索引, 叶子节点存放索引和数据的指针, 且叶子节点之间有双向的指针
如下示意图:
不同的引擎, 主键索引存放的数据也不一样, 比如常见的 MyISAM 和 InnoDB
MyISAM 的B+树叶子节点存放表数据的指针, InnoDB 的B+树叶子节点存放处主键外的数据
其他的:
即多个列组成一个索引, 语法:
由于联合索引的B+树的结构, 根据列建立, 所以我们的查找条件也要根据索引列的顺序( where column1=x, column2=y,columnN... ), 否则会全表扫描
如果你对列进行了 （+，-，*，/，!） , 那么都将不会走索引。
OR 引起的索引失效
OR 导致索引是在特定情况下的，并不是所有的 OR 都是使索引失效，如果OR连接的是 同 一个字段，那么索引 不会失效 ， 反之索引失效 。
这个我相信大家都明白，模糊搜索如果你前缀也进行模糊搜索，那么不会走索引。
这两种用法，也将使索引失效。另 IN 会走索引，但是当IN的取值范围较大时会导致索引失效，走全表扫描, 见: MySQL中使用IN会不会走索引
不走索引。
走索引。
所以设计表的时候, 建议不可为空, 而是将默认值设置为 "" ( NOT NULL DEFAULT "" )
先从数据结构的角度来答。
题主应该知道B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据，其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。
这就决定了B+树更适合用来存储外部数据，也就是所谓的磁盘数据。
从Mysql（Inoodb）的角度来看，B+树是用来充当索引的，一般来说索引非常大，尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别，所以为了减少内存的占用，索引也会被存储在磁盘上。
那么Mysql如何衡量查询效率呢？磁盘IO次数，B-树（B类树）的特定就是每层节点数目非常多，层数很少，目的就是为了就少磁盘IO次数，当查询数据的时候，最好的情况就是很快找到目标索引，然后读取数据，使用B+树就能很好的完成这个目的，但是B-树的每个节点都有data域（指针），这无疑增大了节点大小，说白了增加了磁盘IO次数（磁盘IO一次读出的数据量大小是固定的，单个数据变大，每次读出的就少，IO次数增多，一次IO多耗时啊！），而B+树除了叶子节点其它节点并不存储数据，节点小，磁盘IO次数就少。这是优点之一。
另一个优点是什么，B+树所有的Data域在叶子节点，一般来说都会进行一个优化，就是将所有的叶子节点用指针串起来。这样遍历叶子节点就能获得全部数据，这样就能进行区间访问啦。
至于MongoDB为什么使用B-树而不是B+树，可以从它的设计角度来考虑，它并不是传统的关系性数据库，而是以Json格式作为存储的nosql，目的就是高性能，高可用，易扩展。首先它摆脱了关系模型，上面所述的优点2需求就没那么强烈了，其次Mysql由于使用B+树，数据都在叶节点上，每次查询都需要访问到叶节点，而MongoDB使用B-树，所有节点都有Data域，只要找到指定索引就可以进行访问，无疑单次查询平均快于Mysql（但侧面来看Mysql至少平均查询耗时差不多）。
总体来说，Mysql选用B+树和MongoDB选用B-树还是以自己的需求来选择的。
重庆分公司
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