b-tree 数据结构索引：
从这个数据接口上，细细咀嚼了一下索引自增。
如果数据ID是自增的情况下，可以看上面图，数据的整合是很整齐的。前面两层对应的数据是满的。
但是如果ID不是自增的情况，那就不是了。从而导致需要更多前两层的数据。
优点：1.自增，趋势自增，可作为聚集索引，提升查询效率2.节省磁盘空间。500W数据，UUID占5.4G,自增ID占2.5G.3.查询，写入效率高：查询略优。写入效率自增ID是UUID的四倍。缺点：1.导入旧数据时，可能会ID重复，导致导入失败。2.分布式架构，多个Mysql实例可能会导致ID重复。总结：1.单实例，单节点，由于InnoDB的特性，自增ID效率大于UUID.2.20个节点一下小型分布式架构：为了实现快速部署，主键不重复，可以采用UUID3.20到200个节点：可以采用自增ID+步长的较快速方案。4.200个以上节点的分布式架构：可以采用twitter的雪花算法全局自增ID