前言
還是關於面試的時候會提到的問題吧:
為什麼會存在b-樹？
mysql的底層資料結構是什麼？
為什麼要用b+樹不用b樹？
為什麼用b+樹儲存索引而不是hash索引？hash索引o(1)不是更快嗎？
b-樹首先要了解 b+樹 的話，我們先看看為什麼會存在b-樹？
為什麼會存在b-樹？
這個問題經常會有人一臉懵逼，為什麼會存在b樹？啊？為什麼？我咋知道為什麼？我只知道它是什麼，它與別人的區別，我咋知道為什麼會存在b-樹啊？因為它存在所以它存在嗎。。。
那麼到底為什麼會存在b-樹呢？， 我們可以看看b-樹叫什麼先，它又叫 多路搜尋樹 。
為什麼是多路？
這裡的話又有人會問了，那多路，無限多路下去最後不就是乙個陣列嗎？為什麼不直接用陣列呢？
確實，無限多路下去確實就是乙個有序陣列了，但是打住，我們可以看看b-樹實際應用在什麼地方， 這裡的話主要用在檔案系統的索引比較多 。
那為什麼檔案系統索引不用紅黑樹或者有序陣列呢？
對於檔案系統我們可以知道，樹的高度代表了磁碟io的次數，紅黑樹我們首先可以排除了，太高。那有序陣列不是更好？一次io就完事了唄，不是更有效率。
但是我們檔案系統的檔案小還好說，但是檔案大了的話，你不一定能一次性把它全部載入到記憶體中的呀。
如果一次性無法全部加載入記憶體應該如何查詢？
這立馬就明白了吧！這就是b-樹的厲害之處呀， 多路儲存 ，每次只載入乙個節點，一步一步往下查詢。b-樹就是為此而存在的，它既保證了 高度低 ，又保證了 資料多 ，也就是我們常說的「矮胖」。
總結所以我們知道，如果在記憶體中，紅黑樹確實比b-樹更加高效，但是涉及到磁碟操作的話，b-樹就顯得更優秀了。
b-樹的性質
上面說到了為什麼會存在b-樹，那麼我們來看看b-樹有什麼性質。
這個 b-樹 就叫 b樹 而不叫 b減樹。
b-樹 它是一種多路搜尋樹，一般m階的b樹主要特點有:
根節點至少有兩個子女。
每個非根節點所包含的關鍵字個數k滿足: m/2-1 <= k <= m-1。
除根節點外的非葉子節點的兒子樹的個數滿足 m/2 <= k <= m。
所有的葉子節點都位於同一層。
看起來確實有點複雜，不過沒關係，我們來看看b-樹的具體結構先:
這顆b樹中，我們重點來看看(54，73)節點， 該節點有兩元素，54和73，又有三個孩子分別是48、60、(92，105)，可以看到這三個孩子是按照它的父節點區分開的，正好符合我們上面提到的b-樹的特徵。
b-樹的查詢
我們上面看到了b-樹的大致結構，那麼為什麼要叫 多路搜尋樹 呢？它是如何實現高效的查詢的？
我們可以就上面的樹來查檢視，加入我們要查詢數字92。
第一次磁碟io:
與46比較後第二次磁碟io:
與(45,73)比較後第三次磁碟io:
與(92， 105比較)找到92:
通過整個流程我們也可以看出，b-樹在查詢中的比較次數沒有比二叉搜尋樹少多少，但b-樹本身優化的點就不在這裡。
b-樹它的優化的重點在於 「 減少磁碟的io次數 」 ，我們知道磁碟不是記憶體，磁碟重新整理頁的效率沒有記憶體那麼高效，所以減少磁碟的io次數可以大大的提公升查詢的效率。
關於插入和刪除操作就先不說了。
b+樹b+樹的性質
b+樹是b樹的一種變形形式，b+樹上的 葉子結點儲存關鍵字以及相應記錄的位址 ， 葉子結點以上各層作為索引 使用。一棵m階的b+樹定義如下:
每個節點最多有m個子女;
除根節點外，每個節點至少有 m/2 個子女，根節點至少有兩個子女;
有k個子女的節點必有k個關鍵字。
這裡重點說一下b+樹與b樹的主要區別:
資料的查詢方式不同 ，b+樹查詢必須查詢到葉子節點，b樹只要匹配到即可不用管元素位置，因此b+樹查詢更穩定(並不慢)。
資料儲存的位置不同 ，b+樹的非葉子節點只是用來索引用的，所有資料都是存在葉子節點上，所以b+樹的磁碟也可以容納更多資料。
b+樹葉子節點是個鍊錶 ， 我們知道b+樹的資料都在葉子節點，那麼對於範圍查詢的情況，b-樹就需要重複的中序遍歷，而b+樹只需要遍歷葉子節點鍊錶即可。
為什麼會存在b+樹？
老問題了，首先我們還是先看看b+樹的應用場景。我們知道mysql底層的資料結構用的就是b+樹。
為什麼b+樹的結構要這麼設計？非葉子節點索引？底層資料鏈表？為什麼用b+樹而不用b-樹？
ok，我們考慮一下mysql常用的查詢就好了。
假設我們現在有個孩子表child，我按照id排序選10條。應該怎麼查？
如果是b-樹的話，我們需要 多次中序遍歷 。
如果是b+樹的話，由於有鍊錶結構，所以只需要確認首尾，通過鍊錶就可以把資料取出來了。
比如這個圖里，我查詢46-61的所有節點:
為什麼用b+樹儲存索引而不是hash索引？hash索引它o(1)不是更快嗎？
查詢單條資料確實hash索引快，但同上，b+樹支援 範圍查詢 ，而hash索引做不到。
而且資料庫索引一般儲存在磁碟中，載入進記憶體中如果資料量大的話 無法一次裝入記憶體 ，b+樹的設計可以允許資料 分批載入 ，同時樹的高度較低，提高查詢效率。
都結合網上資料加上自己的一些理解，如果有影響到他人的地方，可以聯絡我：[email protected]
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