索引是一種數據存儲結構，對表中一列或多列進行排序以快速定位獲取數據。就像一本書的目錄就是一個索引，如果想在一本書中找到某個主題，一般會先找到對應頁碼。在mysql中，存儲引擎用類似的方法使用索引，先在索引中找到對應值，然后根據匹配的索引記錄找到對應的行。
B樹
大多數存儲引擎都支持B樹索引。B樹通常意味着所有的值都是按順序存儲的，並且每一個葉子到根的距離相同。B樹索引能夠加快訪問數據的速度，因為存儲引擎不再需要進行全表掃描來獲取數據。下圖就是一顆簡單的B數。
B樹的查詢流程：
如上圖我要從找到E字母，查找流程如下：
1）獲取根節點的關鍵字進行比較，當前根節點關鍵字為M，E<M（26個字母順序），所以往找到指向左邊的子節點（二分法規則，左小右大，左邊放小於當前節點值的子節點、右邊放大於當前節點值的子節點）。
2）拿到關鍵字D和G，D<E<G 所以直接找到D和G中間的節點。
3）拿到E和F，因為E=E 所以直接返回關鍵字和指針信息（如果樹結構里面沒有包含所要查找的節點則返回null）。
4）通過指針信息取出這條記錄的所有信息。
B+樹
下圖為B+樹的結構，B+樹是B樹的升級版，我們可以觀察一下，B樹和B+樹的區別是什么？
B+樹和B樹的區別是：
1）B樹的節點(根節點/父節點/中間節點/葉子節點)中沒有重復元素，B+樹有。
2）B樹的中間節點會存儲數據指針信息，而B+樹只有葉子節點才存儲。
3）B+樹的每個葉子節點有一個指針指向下一個節點，把所有的葉子節點串在了一起。
從下圖我們可以直觀的看到B樹和B+樹的區別：紫紅色的箭頭是指向被索引的數據的指針，大紅色的箭頭即指向下一個葉子節點的指針。
假設被索引的列是主鍵，現在查找主鍵為5的記錄，模擬一下查找的過程：
B樹，在倒數第二層的節點中找到5后，可以立刻拿到指針獲取行數據，查找停止。
B+樹，在倒數第二層的節點中找到5后，由於中間節點不存有指針信息，則繼續往下查找，在葉子節點中找到5，拿到指針獲取行數據，查找停止。
B+樹每個父節點的元素都會出現在子節點中，是子節點的最大（或最小）元素。葉子節點存儲了被索引列的所有的數據。
那B+樹比起B樹的優點：
1）由於中間節點不存指針，同樣大小的磁盤頁可以容納更多的節點元素，樹的高度就小。（數據量相同的情況下，B+樹比B樹更加“矮胖”），查找起來就更快。
2）B+樹每次查找都必須到葉子節點才能獲取數據，而B樹不一定，B樹可以在非葉子節點上獲取數據。因此B+樹查找的時間更穩定。
3）B+樹的每一個葉子節點都有指向下一個葉子節點的指針，方便范圍查詢和全表查詢：只需要從第一個葉子節點開始順着指針一直掃描下去即可，而B樹則要對樹做中序遍歷。
參考：https://blog.csdn.net/qq_36261130/article/details/100556264