首先，b樹不要和二叉樹混淆，在電腦科學中，b樹是一種自平衡樹資料結構，它維護有序資料並允許以對數時間進行搜尋，順序訪問，插入和刪除。
b樹是二叉搜尋樹的一般化，因為節點可以有兩個以上的子節點。[1]與其他自平衡二進位制搜尋樹不同，b樹非常適合讀取和寫入相對較大的資料塊（如光碟）的儲存系統。
它通常用於資料庫和檔案系統。
電腦儲存用磁碟來儲存，儲存規則如圖，用軌道和block來分割槽，使得將一塊磁碟分成不同的區。
當我們要在磁碟上找到乙個資料時，我們需要用位址來查詢，而這個位址就是【軌道+block】能夠找到指定分割槽。
找到資訊後，我們需要將磁碟上的資訊拷貝到ram上，因為我們不能在磁碟上進行資訊處理。
假設每個塊大小512byte。現在要儲存資料：一共五個字段，共128byte。（id：10bytes）一共有100條資料。
意味著每個block可以存4條記錄。需要25個block來存。
現在想一下，如果需要占用25個block。當我們訪問資料，搜尋資料的速度取決於你訪問的block數量。如果搜尋整個表，則需要搜尋25個block。
資料庫的索引就是為了減少訪問時間而設計的。
當我們建立索引，我們會在另乙個block建立一張表，表裡是（我們的【索引值】和指向磁碟的【指標】）。每個資料表的記錄都有乙個索引條目這就是緊張索引
假設索引值id：10bytes， 指標6bytes。那麼一條記錄16bytes。
那麼乙個block能存32個索引條目，那麼上面的100條資料就需要4個block來儲存索引。
假如資料庫的條目指數級倍增，那麼我們可以建立索引的索引，又叫做稀疏索引
現在假如我們有很多個稀疏索引，和很多個緊張索引
再將他們旋轉90°，就很像乙個樹狀結構了。
這就是b樹在資料庫中的應用。
每個節點最多有m個分支（子樹）；而最少分支數要看是否為根節點，如果是根節點且不是葉子節點，則至少有2個分支，非根非葉節點至少有【m/2】個分支 。
有n（k≤n≤m）個分支的節點有n-1個關鍵字，它們按遞增排序。k=2（根節點）或【m/2】（非根節點）
節點互不重複。
葉節點處於同一層；可以用空指標表示，是查詢失敗到達的位置。
根節點：根節點就是最上面的節點，b樹的根節點可能不是乙個，
內部節點：內部節點是除葉子節點和根節點之外的所有節點，擁有父節點和子節點。
葉子節點：葉子節點對元素的數量有相同的限制，但是沒有子節點，也沒有指向子節點的指標。
階：就是每乙個節點表假如有四個元素，那麼它就有五個指標，階數為5。
b樹b 樹b 樹 資料庫之B 樹
資料庫索引就是使用b 樹和b 樹來實現的 為什麼要建立b 樹演算法?給出兩個常用的sql語句 根據某個值查詢資料 select from user where id 1234 根據區間值來查詢某些資料 select from user where id 1234and id 2345 考慮到效能方面...
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