两者之前最大的不同就在于B-Tree的每个节点都存储所有的数据，而B+Tree需要存储的数据都在叶子节点上，并且增加了顺序访问指针，每个叶子节点都有指向下一个相邻的叶子节点的地址。这样的结构保证了在一个内存页中可以存下更多的索引节点，并且更加适合进行范围查询。
索引因为存储引擎负责实现索引，所以接下来讨论索引都是基于MySQL的InnoDB引擎。
聚簇索引聚簇的意思是表示数据行和相邻的键值聚簇的存储在一起。一些数据库允许选择具体的某一个索引作为聚簇索引，而在InnoDB的实现中直接将主键索引指定为聚簇索引。如果没有定义主键，InnoDB 会选择一个唯一的非空索引来代替主键索引。如果同样没有定义这样的索引，InnoDB会隐式定义一个主键来作为聚簇索引(row_id)。
聚簇索引实例如图：
在InnoDB中除主键索引外其他都是非聚簇索引，所以也叫非主键索引。非主键索引的叶节点并不是存储一行的值，而是存储具体行的主键值。不满足聚簇的定义。
非聚簇索引实例如图：
由上面的两种索引实例图就可以看出来，在查询时如果是通过主键索引查询的话直接查询到数据行然后返回。但是如果是通过非主键索引查询的话首先需要通过该索引确定主键，然后通过得到的主键从主键索引中查到具体行的数据，后面的通过得到的主键从主键索引中获取数据的过程被称为回表。
回表的过程使得通过普通索引查询较主键索引查询多了一步，在很多情况下效率相对较低。所以在我们的查询过程中如果能够仅通过主键确定数据那最好就是直接使用主键进行查询。
覆盖索引上面介绍了通过非主键查询会有一个回表的过程，但是需要注意的是并不是每一个查询都存在回表这一步，对于一个普通索引来说其叶节点存储的是主键的值，那么假设我现在需要的数据也仅仅就是主键的值呢？通过普通索引取到主键的值后就并不需要再到主键索引中查，那么也就不存在回表这一过程了。
上面例子中该非主键索引已经存在了我们所需要的值，所以该索引也被称为覆盖索引。覆盖索引并不是一个固定的结构，可以使单索引(一个字段的索引)，也可以使复合索引，凡是能够直接提供查询结果而不需要进行回表过程的都可以被称为覆盖索引。
很多时候我们不可能仅仅通过主键来确定数据，使用普通索引可能会导致低效，所以覆盖索引在日常开发过程中也是一个很常用的性能优化的手段。
当然覆盖索引页并不都是好的，比如我现在建立了一个索引index(a,b)。由a，b两个字段来建立索引，好处已经说过了就是查询ab字段时不会回表，但是如果仅仅通过b字段来查询就无法走这个索引了。建立的索引的索引项是按照索引定义里面出现的字段顺序排序的。
最左前缀原则假设现在存在索引index(a,b)，那么如果通过a和b来查询能够应用该索引，单独使用a来查询也能应用到该索引，但是如果单独使用b来查询则无法应用到该索引。这就是最左前缀原则，在匹配索引时回匹配索引最左边的n个字段，能匹配上就可以应用该索引。
由于最左前缀原则的存在也就要求我们在建立索引时可能需要考虑更多的事情。
首先需要清楚的事索引是一种数据结构，建立索引时需要消耗存储空间的，所以索引并不是建立的越多越好，而是应该根据需求尽可能的减少索引的数量。
而最左前缀原则的存在就使得一个联合索引可以被当成多个索引来使用，当然前提是设计好索引中字段的顺序(实际上最左前缀原则也并不是仅仅适用于联合索引，对于字符串索引也使用，字符串索引中最左n个字符相当于联合索引中的最左n个字段)。
比如index(a,b)，有了这个索引后我们就不需要单独为a建立索引，所以在设计联合索引时一般将使用频率较高的字段放在前面。
然后是将区分度较高的字段靠前，区分度就是字段中值的重复率，重复率越低区分度越高。比如性别就不适合作为索引，区分度越高的字段经过一次筛选能过滤掉更多的行。
然后还需要考虑的是字段的大小，由于索引也需要占据空间所以一般选用较小的字段。
参考资料MySQL运维内参：MySQL、Galera、Inception核心原理与最佳实践