B+树
B+树是一种树数据结构，通常用于数据库和操作系统的文件系统中。B+ 树的特点是能够保持数据稳定有序，其插入与修改拥有较稳定的对数时间复杂度。B+ 树元素自底向上插入，这与二叉树恰好相反。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。
查找：
- 从根节点开始，如果查找的数据比根节点小，就去左子树找，否则去右子树
- 和子树的多个关键字进行比较，找到它所处的范围，然后去范围对应的子树中继续查找
- 以此循环，直到找到或者到叶子节点还没找到为止
特点：
- 关键字数和子树相同， B 树中，节点的关键字用于在查询时确定查询区间，因此关键字数比子树数少一；而在 B+ 树中，节点的关键字代表子树的最大值，因此关键字数等于子树数
- 非叶子节点仅用作索引，它的关键字和子节点有重复元素，除叶子节点外的所有节点的关键字，都在它的下一级子树中同样存在，最后所有数据都存储在叶子节点中。
- 叶子节点用指针连在一起，叶子节点包含了全部的数据，并且按顺序排列，B+ 树使用一个链表将它们排列起来，这样在查询时效率更快。B+ 树的查找必会查到叶子节点，更加稳定。
优点：
- 层级更低，IO 次数更少
- 每次都需要查询到叶子节点，查询性能稳定
- 叶子节点形成有序链表，范围查询方便
索引
分类：
主键索引：不能重复。id
单值索引：单列，age；一个表可以多个单指索引，name
唯一索引：不能重复。id
复合索引：多个列构成的索引（相当于二级目录： z ：zhao）
创建索引：
方式一：
create 索引类型 索引名 on 表（字段）
单值：
create index dept_index on tb(dept);
唯一：
create unique index name_index on tb(name)
复合索引
create index dept_name_index on tb(dept,name)
方式二：alter table 表名 索引类型 索引名（字段）
单指：
alter table tb add index dept_index(dept)
唯一:
alter table tb add unique index name_index(name)
复合索引
alter table tb add index dept_name_index(dept,name)
注意：如果一个字段是primary key，则该字段默认就是 主键索引
删除索引
drop index 索引名 on 表名
drop index name_index on tb;
查询索引
show index form tb;
MySQL的SQL优化
原因：性能低、执行时间太长、等待时间太长、SQL语句欠佳（连接查询）、索引失效
a.SQL：
编写过程：
select dinstinct ..from ..join ..on ..where ..group by ..having ..order by
解析过程：
from .. on ..join ..where ..group by …having …select distinct ..order by
b.SQL优化，主要就是在优化索引
索引：相当于书的目录
索引：index是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引是数据结构（树：B树（默认）hash树）
索引的弊端：
1.索引本身很大，可以存放在内存/硬盘（通常为硬盘）
2.索引不是所有情况均适用：a.少量数据 b.频繁更新的字段 c.很少使用的字段
3.缩影会降低增删改的效率
优点：1提高查询效率（降低IO使用率）
2降低CPU使用率
MySQL索引过程
建立索引：如图,age为索引列，索引为B树的数据结构存在
索引与地址映射
查找
