題目1： Mysql數據庫用過吧？l里面的索引是基於什么數據結構。
答：主要是基於Hash表和B+樹
題目2： 很好請你說一下B+樹的實現細節是什么樣的？B-樹和B+樹有什么區別？聯合索引在B+樹中如何存儲？
答: 首先，數據庫使用樹型結構來增加查詢效率，並保持有序。那么，為什么不使用二叉樹來實現數據結構呢，二叉樹算法時間復雜度是lg(N)，查詢速度和比較次數都是較小的。
實際上，查詢索引操作最耗資源的不在內存中，而是磁盤IO。索引是存在磁盤上的，當數據量比較大的時候，索引的大小可能達到幾個G。那么，我們利用索引進行查詢的時候，不可能把索引直接加載到內存中，只能一次讀取一個磁盤頁，一個磁盤頁對應着一個節點，一次讀取操作時一個磁盤io。
在二叉樹查詢時，最壞的情況下查找的次數是樹的高度，即io次數為樹的高度。B-樹就是比二叉樹“矮胖”的樹。
二叉樹的特征如下：
1. 根節點至少有兩個子女
2. 每個中間節點包含k-1個元素和k個孩子，其中 m/2 <= k <= m
3. 每個葉子節點包含k-1個元素，其中 m/2 <= k <= m
4. 所有葉子節點位於同一層
5. 節點中的元素從小到大排列，正好是孩子節點的值域。（就是孩子節點的元素都比父節點中元素的最小值大，比父節點元素的最大值小）
B-樹查詢的次數並不比二叉樹的次數小，但是相比起磁盤io速度，內存中比較的耗時就不足為提了。所以只要樹的高度足夠低，io次數少，就可以提升查找性能。而每個節點中有多個元素，都只在內存中操作。
而B+樹是基於B-樹的，增加了如下規則：
1. 有k個子樹的中間節點包含有k個元素（B樹中是k-1個元素），每個元素不保存數據，只用來索引，所有數據都保存在葉子節點。
2. 所有的葉子結點中包含了全部元素的信息，及指向含這些元素記錄的指針，且葉子結點本身依關鍵字的大小自小而大順序鏈接。
3. 所有的中間節點元素都同時存在於子節點，在子節點元素中是最大（或最小）元素。
所以，B+樹對比B-樹有如下好處：
io次數少：b+樹中間節點只存索引，不存在實際的數據，所以可以存儲更多的數據。索引樹更加的矮胖，io次數更少。
性能穩定：b+樹數據只存在於葉子節點，查詢性能穩定
范圍查詢簡單：b+樹不需要中序遍歷，遍歷鏈表即可。