平衡二叉树（AVL Tree）（左旋、右旋）
AVL Trees (Balanced binary search trees)
平衡二叉树的定义：左右子树深度差绝对值不能超过1。
是什么意思呢？比如左子树的深度是2，右子树的深度只能是1 或者3。
这个时候我们再按顺序插入1、2、3、4、5、6，一定是这样，不会变成一棵“斜树”。
那它的平衡是怎么做到的呢？怎么保证左右子树的深度差不能超过1 呢？
https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/AVLtree.html
插入1、2、3。
我们注意看：当我们插入了1、2 之后，如果按照二叉查找树的定义，3 肯定是要在2 的右边的，这个时候根节点1 的右节点深度会变成2，但是左节点的深度是0，因为它没有子节点，所以就会违反平衡二叉树的定义。
那应该怎么办呢？因为它是右节点下面接一个右节点，右-右型，所以这个时候我们要把2 提上去，这个操作叫做左旋。
同样的，如果我们插入7、6、5，这个时候会变成左左型，就会发生右旋操作，把6提上去。
所以为了保持平衡，AVL 树在插入和更新数据的时候执行了一系列的计算和调整的操作。
平衡的问题我们解决了，那么平衡二叉树作为索引怎么查询数据？
在平衡二叉树中，一个节点，它的大小是一个固定的单位，作为索引应该存储什么内容？
它应该存储三块的内容：
第一个是索引的键值。比如我们在id 上面创建了一个索引，我在用where id =1 的条件查询的时候就会找到索引里面的id 的这个键值。
第二个是数据的磁盘地址，因为索引的作用就是去查找数据的存放的地址。
第三个，因为是二叉树，它必须还要有左子节点和右子节点的引用，这样我们才能找到下一个节点。比如大于26 的时候，走右边，到下一个树的节点，继续判断。
如果是这样存储数据的话，我们来看一下会有什么问题。
在分析用AVL 树存储索引数据之前，我们先来学习一下InnoDB 的逻辑存储结构。
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