1，MySQL索引的底层实现是B+Trees，根节点存在内存中；
为什么不是二叉树或者红黑树，二叉树对于连续递增列没有效果，红黑树，数据量比较大的时候节点数比较多，查询效率也是比较低的
B+Trees：同一节点扩大索引的数量，但不存储数据，所有的数据都存储在叶子结点；
2，每个节点的大小大约16K，具体：16384；每个索引（bigint）占8bit，后面紧跟一个指针占6bit,总共14bit,所以根节点可以存储16k/14bit大约为1170个索引，如果为三层结构，就可以存储2千万（1170x1170x16(16k/1k每条数据占1k)=2千多万）条数据，三次IO就可以轻松解决千万级别的数据查找；
查询SQL：show global status like “Innodb_page_size”;
3，MySQL底层索引算法支持B+Trees和hash两种方式
Hash的效率比B树高，为什么不用hash，因为hash不支持范围查找,只适用于=，如<,>hash就没用了，所以大部分情况下都是用B树而不用hash;
B树叶子之间有维护指针，适用于范围查找。
4，Myisam和Innodb的底层区别：
Myisam叶子结点存储的是索引和数据地址，具体数据在另外一个文件；
Innodb叶子结点存储的是索引和具体的行数据，索引和数据在同一个文件；
从这个层面看，innodb比myisam少了一次数据的查找，效率要高；
聚集索引：叶子结点包含了完整的数据记录
非聚集索引：索引文件和数据是分开存储的
问题1：为什么Innodb必须有主键，并且建议为整型？
因为innodb要求必须有主键来维护btree的数据结构，即使我们不建，默认也会自动建一个，我们看不到而已，至于要用整型，是因为，在btree比较大小的时候整型效率比较高，并且占用的空间也比较小，至于自增，不是自增会导致节点分裂，数据存储调整，效率很低，如果是自增，数据只是往后面加，效率就非常高