跳表可以簡單理解就是給鍊錶加索引，當結點數量多的時候，這種新增索引的方式，會使查詢效率提高的非常明顯。
跳表這個動態資料結構，不僅支援查詢操作，還支援動態的插入、刪除操作，而且插入、刪除操作的時間複雜度也是 ○(㏒n)。
對於單純的單鏈表，需要遍歷每個結點來找到插入的位置。但是對於跳表來說，因為其查詢某個結點的時間複雜度是 ○(㏒n)，所以這裡查詢某個資料應該插入的位置，時間複雜度也是 ○(㏒n)。
1.b 樹，每個節點都儲存 key 和 data，所有節點組成這棵樹，並且葉子節點指標為 null，葉子結點不包含任何關鍵字資訊。
2.b + 樹，所有的葉子結點中包含了全部關鍵字的資訊，及指向含有這些關鍵字記錄的指標，且葉子結點本身依關鍵字的大小自小而大的順序鏈結，所有的非終端結點可以看成是索引部分，結點中僅含有其子樹根結點中最大（或最小）關鍵字。(而 b 樹的非終節點也包含需要查詢的有效資訊)
3.b 和 b + 樹的區別在於，b + 樹的非葉子結點只包含導航資訊，不包含實際的值，所有的葉子結點和相連的節點使用鍊錶相連，便於區間查詢和遍歷。
b+樹的優勢：
1.b + 的磁碟讀寫代價更低
2.b+tree 的查詢效率更加穩定
3. 便於區間查詢
redis 使用跳表不用 b + 數的原因是：redis 是記憶體資料庫，而 b + 樹純粹是為了 mysql 這種 io 資料庫準備的。b + 樹的每個節點的數量都是乙個 mysql 分割槽頁的大小
redis 中的有序集合是通過跳表來實現的，嚴格點講，還用到了雜湊表（關於雜湊表），如果檢視 redis 開發手冊，會發現 redis 中的有序集合支援的核心操作主要有下面這幾個：
其中，插入、查詢、刪除以及迭代輸出有序序列這幾個操作，紅黑樹也能完成，時間複雜度和跳表是一樣的，但是，按照區間來查詢資料這個操作，紅黑樹的效率沒有跳表高。
對於按照區間查詢資料這個操作，跳表可以做到 ○(㏒n) 的時間複雜度定位區間的起點，然後在原始鍊錶中順序往後遍歷就可以了。這樣做非常高效。
當然，還有其他原因，比如，跳表**更容易實現，可讀性好不易出錯。跳表更加靈活，可以通過改變索引構建策略，有效平衡執行效率和記憶體消耗。
參考：
聊聊MongoDB MongoDB索引介紹分享
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