B树和B+树是很多数据库索引采用的数据结构，为什么会使用B树，而不采用更常见的二叉树的呢？
举个例子,有这么几个数字：1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,分别生成AVL树，B树
二叉树生出的树的度为4，而3阶B树高度只是3.如果B树的阶数再多的话，就可以获得更小的高度度。
(6阶的B树)
树的度带来更深入查询，会带来更多的IO读写。
除了二叉树的深度太深的原因，二叉树对于操作系统IO的读取也不是特别的友好。二叉树的节点过于简单，信息过于少。当操作系统进行IO操作的时候，最少读取的字节数是4K，为了保证IO的读取性能，也可能进行预读下个节点等等。
如果二叉树的一个节点只有1KB的话，操作系统每次读取二叉树的时候，只有1KB的有效信息，那这次IO操作的剩余的3KB就是无效的读取。
B树
B树又称为多路平衡查找树，在上面看到了B树的简单结构，在真正的文件存储结构如下：
B树的结构可以保证树的高度不会太高，节点都是一个单元的磁盘块的信息，可以充分的利用操作系统中的IO的读写和预读的能力。
在Sqlserver中索引的存储使用的是B树 ，而在mysql中使用的是B+Tree.
B+树
B+树是B树的加强形势，用B+树表示0-9十个数字结构如下：
B+树有以下特点：
- 与B树不同，数据都只会存在叶子节点，非叶子节点不保存数据，只负责查找。
- B+树叶子节点是有顺序的，之间有相互的连接
比如在上面的图片中，我想找到5对应的数据，具体的查询过程结果如下：
具体在磁盘上面的结构如下：
B+树的优点
- 节点可以存储比B树更多的关键字数据，查询更具有效率
- B+树叶子存储数据，可以做到局部顺序的IO读写
- B+的叶子节点有顺序，所以排序的能力更强
- 查询复杂度和IO读写更加稳定(相对B树)
(本文完)
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