1.数据库中为什么不用二叉树，要使用B树、B+树？

答：因为磁盘IO次数与树的高度有关。相同结点的情况下，B树、以及B+树的高度肯定小于二叉树的。

2.什么是B树？

下面来具体介绍一下B-树（Balance Tree），一个m阶的B树具有如下几个特征：
1.根结点至少有两个子女。
2.每个中间节点都包含k-1个元素和k个孩子，其中 m/2 <= k <= m
3.每一个叶子节点都包含k-1个元素，其中 m/2 <= k <= m
4.所有的叶子结点都位于同一层。
5.每个节点中的元素从小到大排列，节点当中k-1个元素正好是k个孩子包含的元素的值域分划。

更形象的表示：
每个节点都存储key和data，所有节点组成这棵树，并且叶子节点指针为null。

B树主要应用于文件系统，以及部分数据库索引，比如著名的非关系型数据库MongoDB。

3.什么是B+树呢？

一个m阶的B+树具有如下几个特征：
1.有k个子树的中间节点包含有k个元素（B树中是k-1个元素），每个元素不保存数据，只用来索引，所有数据都保存在叶子节点。
2.所有的叶子结点中包含了全部元素的信息，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。
3.所有的中间节点元素都同时存在于子节点，在子节点元素中是最大（或最小）元素。

** 更形象的表示：**
只有叶子节点存储data，叶子节点包含了这棵树的所有键值，叶子节点不存储指针。

后来，在B+树上增加了顺序访问指针，也就是每个叶子节点增加一个指向相邻叶子节点的指针，这样一棵树成了数据库系统实现索引的首选数据结构。

原因有很多，最主要的是这棵树矮胖。一般来说，索引很大，往往以索引文件的形式存储的磁盘上，索引查找时产生磁盘I/O消耗，相对于内存存取，I/O存取的消耗要高几个数量级，所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘I/O操作次数的时间复杂度。树高度越小，I/O次数越少。

那为什么是B+树而不是B树呢，因为它内节点不存储data，这样一个节点就可以存储更多的key。

4.MySQL中的存储引擎是如何使用索引的呢？

在MySQL中，最常用的两个存储引擎是MyISAM和InnoDB，它们对索引的实现方式是不同的。

5.MyISAM

data存的是数据地址。索引是索引，数据是数据。索引放在XX.MYI文件中，数据放在XX.MYD文件中，所以也叫非聚集索引。

6.InnoDB

data存的是数据本身。索引也是数据。数据和索引存在一个XX.IDB文件中，所以也叫聚集索引。