通常我们存储一些数据的时候，直观的会想到用数组或者链表。但是对于大量数据的读取和更新数组和链表都不合适。数组在读取时很快，但是插入要移动大量数据，链表在插入时很快，但是查找效率不高，只能遍历。
这个时候选择平衡树就是很好的方案，树的查找效率是logN，插入需要移动的节点也只限于子节点这一块。树也分为很多种，我们知道B树其实是一个N叉平衡树。
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首先为什么要选择N叉平衡树（B树 vs BST），个人认为有两个原因：
- N叉：树的查找效率是logN，那么层数越少查找的效率越高，当然层数也不能无限的小，小到最后变成一个链表的遍历了（磁盘上的页数：16K/字段的大小=M）
- 平衡：平衡树的特性是 左右子树深度差绝对值不能超过 1 一方面是为了控制层数，另一方面也是为了维护树的稳定
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为什么选择B+树？
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B+树与B树的区别：
- B+树所有的数据都存储在叶子节点上，非叶子节点只存放索引的值，而B树是节点直接存放数据，B+树所有的搜索都会走到叶子节点，而B树查找到匹配的数据直接返回了。
- B+树所有的数据都可以在叶子节点上找到。
- B+树的叶子节点之间也有一个指针串联。
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B+树的优点：因为B+树是根据B树改造的，所以B树的优点，B+树都是有的，并且相较于B树，B+树还有以下的优点：
- 适合扫表或范围查询
- 单节点可以存储更多的关键字，查询效率更高
- 稳定，每次都会走到叶子节点
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