--查看数据页默认大小，默认为16KB
show global status like ‘Innodb_page_size‘;
一个数据页看做树结构中的一个节点，一个数据页默认大小为16KB，一个数据页把它拆分成多个小块，每一小块把它叫做元素（Element）。
Element由索引值（Index）与数据（Data[address|record]）组成。
data可以是address（地址值）大概占6B（字节）；也可以是record（一条记录），大一点算1KB，一般没有这么大。
B-Tree数据特点
- 节点中的每个元素都由元素element由索引值（index）跟记录（record）组成；
- 每个节点元素之间是有序的；
- 节点之间没有顺序关联
B+Tree数据特点
- 非叶子节点的元素element由索引值（index）跟下一个节点的地址值（address）组成；
- 叶子节点的元素element由索引值（index）跟记录（record）组成；
- 每个节点元素之间是有序的；
- 叶子节点之间是顺序关联的（可以理解为指针），非叶子节点之间没有关联
下面看看B+Tree下，一张表大概可以存放多少数据
根节点大概可以存放多少索引？
非叶子节点，一个元素占用空间大小：index(8B)+addrdss(6B) = element(14B)
叶子节点，一个元素占用空间大小：index(8B) + record(1KB) ≈ 1024B
根节点大致存放索引数：16 * 1024 / 14 = 1170个
第二层子节点存放索引数：1170 * 1170 = 1,368,900个
叶子节点存放数据：1170 * 1170 * (16 * 1024) / 1024 = 21,902,400。即是说这张表大概可以存放21,902,400数据。
根据阿里使用经验来看mysql一张表的数据最好不要超过500W，超过500W可以分表、分库。
mysql索引使用B+Tree的原因
1、每个数据页存放的数据更多。
2、在树深度相同情况下，可以存放更多的数据。
3、在表存放数据相同情况下，B-Tree的深度更大，导致I/O次数更多，因此查询更慢。
4、由于叶子节点之间有顺序关联关系，因此在进行范围查找时，可以减少查找次数。