二叉树的高度太高，红黑树比二叉树好，但高度也不可控，b+ tree 的高度是恒定的。
可以到 https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html 上查看不同数据结构的效果。
而且b+ tree 只在叶子节点中存储数据，叶子节点间也是顺序链接的，索引做范围查找时非常高效。
聚集索引 以主键为索引来组织数据的方式。
插入层面：
在逻辑的数据结构上，自增ID插入时始终是在树的最后，否则插入时是没有规律的，树的裂变会更加复杂，而且比较成本比数字更高。
在物理存储上，自增ID可以使page空间连续申请，没有碎片，否则，申请空间时会产生碎片，而且在树的分裂后物理数据需要移动，影响效率，也会产生碎片。建立副索引时，叶子节点存储非自增ID的数据时空间成本也更高。
查询层面：
自增ID方式寻址更快，例如UUID的查找比较肯定弱于自增数字。
业务层面：可以隐藏业务数据。
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为什么使用 b+ tree 存储索引？ 二叉树的高度太高，红黑树比二叉树好，但高度也不可控，b+ tree 的高度...
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