两个引擎都是使用B+tree 数据结构作为索引
不同点：
1、INNODB的主键必须要有，同时也是聚集索引，INNODB的数据文件本身就是索引文件；而MYISAM则是存储了数据的地址
2、INNODB的辅助索引，会存储主键的地址（所以建议不要把主键的长度设置过大，一般用自增的数字即可），使用辅助索引搜索的时候，也是先关联到主键，在使用主键进行查询；而MYISAM 的辅助索引跟主键没有任何区别，只是主键唯一，辅助索引不唯一而已。
3、INNODB 支持事务；MYISAM 不支持事务
4、INNODB是行锁；MYISAM 是表锁
---------------------------------------------------------------------
为什么mysql 会使用B+tree 数据结构作为索引
1、B+Tree 数据结构，能让树的深度h很小的情况下，就能加载很多的叶子节点。这样的结构，就算是在很多的数据中查询，也会让每次的数据查询深度很小，也就是log h（m），m 是叶子节点的数量
2、B+Tree 的叶子的有序性，充分利用了磁盘预读的特点。由于数据都是存储在磁盘上的，根据理论，一个数据被查询到，那么它附近的数据通常也会被查询到。而利用磁盘预读，可以把预读到的数据，按照每一页存放在B+Tree的节点上，而节点的叶子节点数，通常都是跟磁盘的页的容量是相等的。
--------------------------------------------------------------------
使用索引的注意事项：
1、由于B+Tree的叶子节点的有序性，强烈建议，主键使用的跟业务无关的，自增的数据。如果跟业务相关的话，对数据进行插入或者修改，会导致叶子节点的频繁移动，降低性能
2、如果有联合索引<a,b>，根据最左匹配原则，查询条件时候，单独使用a列，也就是：where a=xxx，会使用到索引；但是如果单独使用b，也就是： where b=xxx，那么索引会失效
3、不要使用函数（包括聚合函数），表达式 作用于索引上，这样会使索引试失效
4、如果要使用like 作用于索引上，请使用 like xxx%，而不是 like %xxx 或like %xxx%
5、可以使用前缀索引，也就是取列的前面一部分作为索引
6、如果列的值得数量（capacity）很多，但是变化的值（distinct）很少，那么这个列不适合作为索引。典型的列如：性别。计算公式：v=distinct/capacity。v的取值范围是(0,1]