是時候了解了解演算法了:
b-tree、b+-tree：
1.b-tree非葉子節點包含關鍵字資訊，b+-tree不包含關鍵字資訊，僅儲存關鍵字範圍，所以b+-tree的樹高度可能相對更低，能減少磁碟io；
2.b+-tree所有的資訊存在葉子節點中
3.m階的b+-tree的孩子個數為ceil(2/m)-1<=n<=m，而b-tree個數上限為m-1，所以每個b+-tree的節點孩子數比b-tree多(待確認)；
4.mysql等儲存系統使用帶順序指標的b+-tree，所以在順序讀取時，能夠方便地讀取到範圍值，這樣讀取更快；
5.b-tree和b+-tree在插入、刪除操作時，會自動**或合併，保持結構；
6.innodb二級索引儲存的是鍵值而不是指標；
7.輔助索引使用主鍵作為"指標" 而不是使用位址值作為指標的好處是，減少了當出現行移動或者資料頁**時輔助索引的維護工作，使用主鍵值當作指標會讓輔助索引占用更多的空間，換來的好處是innodb在移動行時無須更新輔助索引中的這個"指標"
2-3-4樹：
1.2-3-4樹會自頂向下**；
參考：
（五）平衡多路查詢樹（B Tree B Tree）
b tree就是我們常說的b樹，常常用於實現資料庫索引，因為它的查詢效率比較高 前面提到的2 3樹可以看作b樹的一種例項 二叉查詢樹的時間複雜度是o logn 查詢次數和比較次數較少，但是對於磁碟的io次數，最壞情況下磁碟的io次數由樹的高度決定，所以減少磁碟io次數就必須壓縮樹的高度，讓瘦高的樹盡...
二叉樹 B TREE B TREE特徵理解
二叉查詢樹查詢的時間複雜度是o logn 查詢速度最快和比較次數較少。但用於資料庫索引，當資料量過大，不可能將所有索引載入進記憶體，使用二叉樹會導致磁碟io過於頻繁，最壞的情況下磁碟io的次數由樹的高度來決定。b tree對二叉樹進行了橫向擴充套件，使樹結構更加矮胖，使得一次io能載入更多關鍵字，對...
對2 3 4樹的簡單想法
2 3樹插入時，我們首先從根節點開始，從上到下找到待插入的葉節點 然後再從葉節點開始從下到上，執行插入操作。而2 3 4樹插入時，同樣首先我們也從根節點開始，從上到下找待插入的葉節點但是與2 3樹插入不同的是，在這個尋找過程中遇到4 node，我們就把可以把4 node 成2個2 node，重新鏈結...