前言
还是关于面试的时候会提到的问题吧:
- 为什么会存在B-树？
- MySQL的底层数据结构是什么？
- 为什么要用B+树不用B树？
- 为什么用B+树存储索引而不是Hash索引？Hash索引O(1)不是更快吗？
B-树
首先要了解 B+树 的话，我们先看看为什么会存在B-树？
为什么会存在B-树？
这个问题经常会有人一脸懵逼，为什么会存在B树？啊？为什么？我咋知道为什么？我只知道它是什么，它与别人的区别，我咋知道为什么会存在B-树啊？因为它存在所以它存在吗。。。
那么到底为什么会存在B-树呢？， 我们可以看看B-树叫什么先，它又叫 多路搜索树 。
为什么是多路？
如果你有看过 红黑树是什么？ 的话，你就可以知道，红黑树虽然保持了平衡，但是它无法避免的高度还是会很高，所以B-树的多路，主要目的就是为了 降低树的高度 嘛。
这里的话又有人会问了，那多路，无限多路下去最后不就是一个数组吗？为什么不直接用数组呢？
确实，无限多路下去确实就是一个有序数组了，但是打住，我们可以看看B-树实际应用在什么地方， 这里的话主要用在文件系统的索引比较多 。
那为什么文件系统索引不用红黑树或者有序数组呢？
对于文件系统我们可以知道，树的高度代表了磁盘IO的次数，红黑树我们首先可以排除了，太高。那有序数组不是更好？一次IO就完事了呗，不是更有效率。
但是我们文件系统的文件小还好说，但是文件大了的话，你不一定能一次性把它全部加载到内存中的呀。
如果一次性无法全部加载入内存应该如何查询？
这立马就明白了吧！这就是B-树的厉害之处呀， 多路存储 ，每次只加载一个节点，一步一步往下查找。B-树就是为此而存在的，它既保证了 高度低 ，又保证了 数据多 ，也就是我们常说的“矮胖”。
总结
所以我们知道，如果在内存中，红黑树确实比B-树更加高效，但是涉及到磁盘操作的话，B-树就显得更优秀了。
B-树的性质
上面说到了为什么会存在B-树，那么我们来看看B-树有什么性质。
这个 B-树 就叫 B树 而不叫 B减树。
B-树 它是一种多路搜索树，一般M阶的B树主要特点有:
- 根节点至少有两个子女。
- 每个非根节点所包含的关键字个数k满足: M/2-1 <= k <= M-1。
- 除根节点外的非叶子节点的儿子树的个数满足 M/2 <= k <= M。
- 所有的叶子节点都位于同一层。
看起来确实有点复杂，不过没关系，我们来看看B-树的具体结构先:
这颗B树中，我们重点来看看（54，73）节点， 该节点有两元素，54和73，又有三个孩子分别是48、60、（92，105），可以看到这三个孩子是按照它的父节点区分开的，正好符合我们上面提到的B-树的特征。
B-树的查找
我们上面看到了B-树的大致结构，那么为什么要叫 多路搜索树 呢？它是如何实现高效的查询的？
我们可以就上面的树来查查看，加入我们要查找数字92。
第一次磁盘IO:
与46比较后第二次磁盘IO:
与(45,73)比较后第三次磁盘IO:
与（92， 105比较）找到92:
通过整个流程我们也可以看出，B-树在查询中的比较次数没有比二叉搜索树少多少，但B-树本身优化的点就不在这里。
B-树它的优化的重点在于 「 减少磁盘的IO次数 」 ，我们知道磁盘不是内存，磁盘刷新页的效率没有内存那么高效，所以减少磁盘的IO次数可以大大的提升查询的效率。
关于插入和删除操作就先不说了。
B+树
B+树的性质
B+树是B树的一种变形形式，B+树上的 叶子结点存储关键字以及相应记录的地址 ， 叶子结点以上各层作为索引 使用。一棵m阶的B+树定义如下:
- 每个节点最多有m个子女;
- 除根节点外，每个节点至少有 m/2 个子女，根节点至少有两个子女;
- 有k个子女的节点必有k个关键字。
这里重点说一下B+树与B树的主要区别:
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数据的查找方式不同 ，B+树查询必须查找到叶子节点，B树只要匹配到即可不用管元素位置，因此B+树查找更稳定（并不慢）。
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数据存储的位置不同 ，B+树的非叶子节点只是用来索引用的，所有数据都是存在叶子节点上，所以B+树的磁盘也可以容纳更多数据。
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B+树叶子节点是个链表 ， 我们知道B+树的数据都在叶子节点，那么对于范围查找的情况，B-树就需要重复的中序遍历，而B+树只需要遍历叶子节点链表即可。
为什么会存在B+树？
老问题了，首先我们还是先看看B+树的应用场景。我们知道MySQL底层的数据结构用的就是B+树。
为什么B+树的结构要这么设计？非叶子节点索引？底层数据链表？为什么用B+树而不用B-树？
ok，我们考虑一下MySQL常用的查询就好了。
假设我们现在有个孩子表child，我按照ID排序选10条。应该怎么查？
如果是B-树的话，我们需要 多次中序遍历 。
如果是B+树的话，由于有链表结构，所以只需要确认首尾，通过链表就可以把数据取出来了。
比如这个图里，我查询46-61的所有节点:
为什么用B+树存储索引而不是Hash索引？Hash索引它O(1)不是更快吗？
查询单条数据确实Hash索引快，但同上，B+树支持 范围查询 ，而Hash索引做不到。
而且数据库索引一般存储在磁盘中，加载进内存中如果数据量大的话 无法一次装入内存 ，B+树的设计可以允许数据 分批加载 ，同时树的高度较低，提高查找效率。
都结合网上资料加上自己的一些理解，如果有影响到他人的地方，可以联系我：fzfz2007@163.com
