1，每个数据库对应一个文件夹，文件夹名和库名相同；
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2，(单独的表空间中) 每张表对应几个文件，文件名和表名相同，innodb引擎中对应两个文件，后缀名为：frm、ibd；
frm文件：存储的是表结构信息。
ibd文件：存储的是表里的数据、索引等。
二叉树：当不平衡时，单边增长，可能退化为线性
红黑树：数据量大时，深度不可控
AVL树：相比较与红黑树，严格平衡，但是增删情况下，通过旋转再平衡的开销过大，适合查找场景多的应用
Hash： 不支持范围查找
平衡的多路查找树，一个结点存放多个元素。
与红黑树相比，在相同的的节点的情况下，一颗B/B+树的高度远远小于红黑树的高度(在下面B/B+树的性能分析中会提到)。B/B+树上操作的时间通常由存取磁盘的时间和CPU计算时间这两部分构成，而CPU的速度非常快，所以B树的操作效率取决于访问磁盘的次数，关键字总数相同的情况下B树的高度越小，磁盘I/O所花的时间越少。
m阶：节点中，子节点数的最大值（子节点数，不是结点存放元素）
1. 树中每个结点最多m个子树（最多m-1个关键字，两个子树夹一个关键字）
2. 根节点最少有1个关键字
3. 非根结点最少m/2个子树（m/2 - 1个关键字）
4. 每个关键字排序
5. 所有的叶子结点位于同一层
6. 每个结点都存有索引和数据
（1）简介
B+树是应文件系统所需而产生的一种B树的变形树（文件的目录一级一级索引，只有最底层的叶子节点（文件）保存数据）非叶子节点只保存索引，不保存实际的数据，数据都保存在叶子节点中。所有的非叶子节点都可以看成索引部分！
（2）B+树的性质(下面提到的都是和B树不相同的性质)
1. b+树有两种类型的结点：
1.1 内部结点（索引结点，非叶结点）： 只存索引，不存数据
1.2 叶子结点 （存数据）
2. 内部结点 和 叶子结点的 key递增排序
3. 每个叶结点存有相邻叶结点的指针
4. 父结点存有右孩子第一个元素索引
1.磁盘io代价低：b+树的非叶结点只存储索引，不存储数据，单一结点能存放的索引数更多，树更矮胖
2. b+树查询效率稳定：所有查询必须到叶节点
3. b+树叶子节点为有序表，效率更高，支持范围查询。
正常MySQL底层存储索引默认使用的是B+树,但是如果设立了分区表的情况下,他的底层是如何进行存储的呢?
查看MySQL对应的自己电脑上面的安装目录下,是有一个ibd文件,用innblock和bcview两个小工具，(github上可以搜到),便可以实现对ibd文件的查看,通过对比着没有设立分区的表的ibd文件,就可以看出来
分区表会将索引分成分区个个数的索引树来存储索引，也就是分开存储。