MySQL使用B+树数据结构来组织索引，B+树是一种平衡树，可以在log(n)时间内进行查找、插入和删除操作。B+树的内部节点不保存数据，只保存指向子节点的指针，而叶子节点保存实际的数据。
B+树的底层原理可以简单地描述为：
将所有数据按照索引字段进行排序，构建一颗B+树。树的每个节点保存了若干个数据的指针以及若干个子节点的指针，子节点又分为内部节点和叶子节点。
查询时，从根节点开始，依次向下搜索子节点，直到搜索到叶子节点。叶子节点包含了待查询的数据。由于B+树的节点中只保存指向子节点的指针，查询过程中可以快速跳过不需要搜索的子树，从而提高了查询效率。
插入数据时，首先要找到数据应该插入的位置，然后将数据插入到叶子节点中。如果插入后叶子节点的数据量超过了一个阈值，就需要对叶子节点进行分裂，将其中一半数据移动到一个新的叶子节点中，并将新节点插入到父节点中。如果父节点的数据量也超过了一个阈值，就需要继续进行分裂，直到根节点或者遇到一个没有满的节点。
删除数据时，首先要找到数据所在的叶子节点，然后将数据删除。如果删除后叶子节点的数据量太少，就需要将叶子节点和它的兄弟节点进行合并。如果合并后父节点的数据量也太少，就需要继续向上进行合并，直到根节点或者遇到一个没有过少的节点。
B+树的优点是能够支持快速的范围查找、排序等操作，同时由于B+树的内部节点不保存数据，每个节点可以保存更多的子节点指针，因此可以更加紧凑地保存索引数据，从而减少磁盘I/O操作。
