B+樹是B樹的變體，定義基本與B樹相同，除了：
- 非葉子節點的子樹指針與關鍵字個數相同；
- 非葉子節點的子樹指針P[i]，指向關鍵字值[K[i], K[i+1])的子樹，這裡必須是小于K[i+1]的，（也有的說是不一定是大于等于K[i]）；
- 非葉子節點隻用來存儲索引，葉子節點才是存儲資料的；（也就是說所有的節點都是需要從根節點到葉子節點，B+樹也會更矮）
- 所有葉子節點均有一個鍊指針指向下一個葉子節點；（B+樹的葉子節點都是按從小到大排序的，能友善我們做範圍統計，無需再回到葉子節點做搜尋，能橫向跨子樹做統計）
B+樹更适合用來做存儲索引
- B+樹的磁盤讀寫代價更低；（B+樹隻存儲索引，不存放資料，讀入磁盤的時候一次IO能讀取的關鍵字資訊就越多，是以相對而言IO的查詢次數就降低了）
- B+數的查詢效率更加穩定；（由于B+樹隻存儲索引，葉子節點才存儲資料，是以B+樹查詢都是要從根節點走到子節點的，是以查詢效率基本相同）
- B+樹更有利于對資料庫的掃描；（B樹在提高了IO性能的同時并沒有解決元素周遊效率低下的問題，而B+樹隻需要周遊葉子節點就可以解決元素周遊的問題，因為B+樹的葉子節點連在一起，是以做周遊查詢的時候效率更高）
Hash索引
簡單了解即可
BitMap索引
位圖索引：
适用于表中的字段隻有幾種值的時候，例如要表示性别：男、女。
oracle支援位圖索引，該索引不是主流索引；
統計會很快，但是鎖的力度很大，當嘗試新增或修改或删除的時候，同一位圖的資料都會被鎖住，是以不适合高并發的系統。
密集索引與稀疏索引
InnoDB使用的是密集索引，資料和索引是存在一個表内的；MyISAM則是稀疏索引，索引與資料是分别存在兩個表中的。
由上圖可知，當進行主索引的時候都是一次查詢，而進行輔助索引的時候密集索引的InnoDB需要進行二次查詢，而稀疏索引依舊是一次查詢即可。
一個表有且隻有一個密集索引。
兩個的表結構都是存儲在*.frm中；
MyISAM索引存在*.MYI中，資料存在*.MYD中；
InnoDB索引和資料都存在*.ibd中；
是以密集索引的主索引會比稀疏索引的主索引查詢會快很多，而輔助索引的查詢則是稀疏索引較快。