1、AVL树（平衡二叉树）、B Tree（多路平衡查找树）、B+Tree分别解决了什么问题？ 2、为什么推荐使用递增的字段作为主键索引？（为什么不推荐使用UUID、身份证号作为主键索引）

1、AVL树（平衡二叉树）、B Tree（多路平衡查找树）、B+Tree分别解决了什么问题？

2、为什么推荐使用递增的字段作为主键索引？（为什么不推荐使用UUID、身份证号作为主键索引）

1.AVL树的一个重要的特点是：树的左右两边的层数之差不会大于一，从而解决了二叉树链表边可能会往一边倾斜的情况，变成一个单一的单向链表。

b树又叫座多路平衡二叉树，AVL树存在的问题是，如果数据量很大，就会导致树的深度很深，当需要找的值的位置，在树的较低层的时候，就会导致多次的i/o操作，而每次的i/o操作相对是比较浪费时间的，导致找到数据时，时间很长。对于b树而言，当每个page的存储大小是16kb时，而一条记录时1kb时，假设建值需要8bytes，向下的指针时6bytes，当树的深度为2时，可以存储2000多w的数据，从而大大降低了树的深度，也就大大降低了i/o的次数，降低了时间，提高了数据查找的效率。

B+树，相对与b树而言，添加了叶子节点上，数据库数据的排序链式索引。当需要查找多个数据之间数值差距不大的值，亦或者是，查找一个范围内的数值时，可以避免每一次的查找都需要从根节点走起，直接从当前的叶子节点走起，从而提高了扫库扫表、排序以及磁盘的读写能力。

2.身份证号和UUID的值的特点是一样的，就是新插入的数据具有随机性。我们知道对于InnoDB而言，主键索引是聚簇索引。当主键具有不确定性，需要插入的数据可能在B+树的叶子节点中间，就会导致叶子节点频繁的分裂，数据的存储和B+树的分裂不一致，page页新增时，出现磁盘存储的碎片化等一系列的问题，同时在需要进行 insert 操作，将会读取整个 B+ 树节点到内存，在插入这条记录后会将整个节点写回磁盘，这种操作在记录占用空间比较大的情况下，性能下降明显。而采用自增的字段作为主键时，每一次的插入都是在叶子节点的末尾，和b+树的分裂一致，提高了聚簇索引的存取效率，有效避免了磁盘的碎片化等一些了的问题，提高了磁盘的使用率。