MySQL支持B+树索引、哈希索引、全文索引三种索引类型。
我比较常用的是B+树索引，因为它是InnoDB引擎默认使用的索引类型，支持排序、分组、范围查询、模糊查询等功能。
InnoDB存储引擎支持两种索引数据结构，B+树索引和FULLTEXT索引。
聚类索引和非聚类索引最主要的区别是B+树叶子结点存放的内容不同。
存放的内容不同：
如果查询语句的查询条件用了二级索引，但是查询的数据不是主键值，也不是二级索引值，这时在二级索引找到主键后，就需要回表才能查到数据，需要扫描两次B+树。如果查询的数据是主键值时，因为只在二级索引就能查询到，这时就会用到覆盖索引，不需要回表，只需要扫描一次B+树。
B+ 树的数据都是有序的，所以
所以，在设计主键的时候，最好采用自增的方式，或者顺序递增主键值。
假设
非叶子节点内指向其他页的数量为 x
叶子节点内能容纳的数据行数为 y
B+ 树的层数为 z
表总数会等于 x 的 z-1 次方与 y 的乘积
具体要看数据库表的字段多不多，以及字段类型，假设一行记录是1KB大小，那么2000万的数据表，B+树大概是三层高度。
MySQL数据页的大小是16KB，去掉一些头信息，大概有15KB是可以存储数据。
在索引页中主要记录的是主键与页号，假设是主键id类型是bigint，那就是8字节，页号固定为4字节，那么索引页中一条数据也就是12byte，那么一个索引页可以存储 15 * 1024 / 12 ≈ 1280 个页号。
叶子节点中存放的是真正的行数据，这个影响的因素就会多很多，比如字段的类型，字段的数量。每行数据占用空间越大，页中所放的行数量就会越少假设一条行数据1KB来算，那么一页就能存下15条。
根据公式 Total = x(z-1) * y，已知 x = 1280， y = 15， 假设 B+ 树是三层，那就是z = 3， Total = (1280 ^2) * 15 = 24576000 (约 2.45kw)
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