InnoDB 为什么使用 B+树实现索引？说到这个话题，就需要先聊一聊 InnoDB 的索引类型有哪些？
InnoDB 中的索引类型
InnoDB 存储引擎支持两种常见的索引数据结构：B+树索引和哈希索引，其中 B+树索引是目前关系型数据库系统中最为常见、最为高效的索引之一。
数据库中的 B+树索引可分为聚簇索引和非聚簇索引。聚簇索引按照每张表的主键构建一个 B+树，其叶子节点记录着表中每行记录的所有值。只需访问叶子节点即可获取整行记录的信息。非聚簇索引的叶子节点中并不包含完整的行记录信息，而仅包含索引值和对应的主键值。
根据索引的唯一性，索引可分为唯一索引和普通索引。唯一索引要求索引列的值必须唯一，不可重复。
此外，在 MySQL 5.6 版本中引入了全文索引，在 5.7 版本及以后，通过使用 ngram 插件开始支持中文全文搜索。
B+树的特点
首先来看一下 B+树的特点：
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使用 B+树实现索引具有以下几个优点：
为什么不用红黑树或者 B 树？
因为 B+树的特点是只有叶子节点存储数据，而非叶子节点不存储数据，并且节点大小固定，叶子节点之间通过双向链表链接，所以，使用 B+树实现索引具有诸多优势，比如支持范围查询、有利于磁盘预读、优化排序等等。而这些是红黑树和 B 树无法实现的。
B+树索引和 Hash 索引有什么区别？
B+树索引和哈希索引是常见的数据库索引结构，它们之间存在以下几个主要区别：
B+树索引将索引列的值按大小排序后存储，因此适合范围查找和排序操作；而哈希索引则通过哈希函数计算索引列的值，得到一个桶的编号，然后将桶内记录保存在链表或树结构中。因此，哈希索引适合等值查询，但不适合范围查询和排序操作。
在插入和删除数据时，B+树索引需要调整索引结构，可能涉及页分裂和页合并等操作，因此维护成本较高；而哈希索引只需计算哈希值并操作链表中的记录，维护成本相对较低。
B+树索引在磁盘上有序存储，可利用磁盘预读提高区间查询效率；而哈希索引在磁盘上无序存储，可能需要随机访问磁盘，导致查询效率下降。
由于 B+树索引在节点中存储多个键值对，能充分利用磁盘块空间，提高空间利用率；而哈希索引需要额外存储哈希值和指针，空间利用率相对较低。
