B-树
我们知道B-树每个节点上包含着数据和指针，每个指针指向其一个子节点的位置， B-树的查找需要一次对每个节点进行二分查找，直至找到或返回null。通常，可以引入布朗过滤器等方式加速查找。B-树的搜索，从根结点开始，对结点内的关键字（有序）序列进行二分查找，如果命中则结束，否则进入查询关键字所属范围的儿子结点；重复，直到所对应的儿子指针为空，或已经是叶子结点(其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找)。
应用场景：
- 一般B-树常常作为磁盘的查找的数据结构使用。
- 一般磁盘为了减少寻道时间，往往会进行预读，一次读入1个或多个page的数据。我们只要将B-树的每个节点控制在一个page大小，就可以保证，磁盘一次的查找只需要一次IO。一个page大小一般在4k，可以存储不少的数据，
假设一个节点存储数据量为100
，深度为3的B-树，即可保存100w数据(100*100*100)，而100的数据一般用不了4k的存储空间。当然，这里节点中存储的东西主要包括data和指针，指针大小是固定的，而数据有大有小。只要控制好每个数据块的大小，就可以提高B-树的性能。另外，一般情况下非叶子节点占用空间一般较小，完全可以缓存至内存中，这点也是在实际数据库实现中常常使用到的优化。
B+树
特点
- 有n棵子树的节点中含有n个关键字。
- 所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及所指向含这些关键字记录的指针，且叶子节点本身依关键字的大小而自小到大的顺序链接。
- 所有非叶子结点可以看成是索引部分，结点中仅含有其子树中的最大(最小)关键字。
NOTE
- B+树通常有两个指针，一个指向根结点，另一个指向关键字最小的叶子结点。因些，对于B+树进行查找两种运算：一种是从最小关键字起顺序查找，另一种是从根结点开始进行随机查找。
- 在随机查找时，若非终端结点上的数据等于给定值，并不终止，而是继续向下直到叶子结点。因此，在B+树中，不管查找成功与否，每次查找都是走了一条从根到叶子结点的路径
- B+树的查找与删除都从叶子节点开始
- B+树的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针。因此其内部结点相对B 树更小。如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了
应用场景：
这个结构一般用于数据库的索引，综合效率非常高，像 BerkerlyDB , sqlite , mysql 数据库都使用了这个算法处理索引。如果想自己做个小型数据库，可能参考一下这个算法的实现。索引在数据库中的作用。在数据库系统的使用过程当中，数据的查询是使用最频繁的一种数据操作。当数据库中数据非常多的时候，数据查询的效率就是数据库系统用户最关心的问题。要提高数据查询的效率，最简单、有效的方法就是在数据表相应的列上建立索引。索引是对数据库表中一个或多个列的值进行排序的结构。与在表中搜索所有的行相比，索引用指针指向存储在表中指定列的数据值，然后根据指定的次序排列这些指针，有助于更快地获取信息。通常情况下，只有当经常查询索引列中的数据时，才需要在表上创建索引。索引将占用磁盘空间，并且影响数据更新的速度。但是在多数情况下，索引所带来的数据检索速度优势大大超过它的不足之处。
B+树和B-树最大的不同点
B-树的关键字和记录是放在一起的，叶子节点可以看作外部节点，不包含任何信息；B+树的非叶子节点中只有关键字和指向下一个节点的索引，记录只放在叶子节点中。
在B-树中，越靠近根节点的记录查找时间越快，只要找到关键字即可确定记录的存在；而B+树中每个记录的查找时间基本是一样的，都需要从根节点走到叶子节点，而且在叶子节点中还要再比较关键字。从这个角度看B-树的性能好像要比B+树好，而在实际应用中却是B+树的性能要好些。因为B+树的非叶子节点不存放实际的数据，这样每个节点可容纳的元素个数比B-树多，树高比B-树小，这样带来的好处是减少磁盘访问次数。尽管B+树找到一个记录所需的比较次数要比B-树多，但是一次磁盘访问的时间相当于成百上千次内存比较的时间，因此实际中B+树的性能可能还会好些，而且B+树的叶子节点使用指针连接在一起，方便顺序遍历(例如查看一个目录下的所有文件，一个表中的所有记录等)，这也是很多数据库和文件系统使用B+树的缘故。
数据库中集中索引方式。比如一个数据库中存储的是：用户信息(id, age, last_name, hometow)这样的四元组
hash index：如果要查询”finding all people with a last name of ‘Smith.’”, 可以构造hash表，其key为last_name,而其value为指向某行的指针(也就是整条用户信息)。但是如果要查询”Find all people who are younger than 45.”则hash表无能为力了，因为Hashes can deal with equality but not inequality.
bitmap index: 采用这种索引的话，查询效率很高，可以在常数时间内查询，但需要很大的存储空间
B- index:
The main benefit of a B-tree is that it allows logarithmic selections, insertions, and deletions in the worst case scenario.And unlike hash indexes it stores the data in an ordered way, allowing for faster row retrieval when the selection conditions include things like inequalities or prefixes.
Nodes in a B-tree contain a value and a number of pointers to children nodes. For database indexes the “value” is really a pair of values: the indexed field and a pointer to a database row.(but in B+ the value is only an indexed field) That is,rather than storing the row data right in the index, you store a pointer to the row on disk.
B-tree indexes are typically designed so that each node takes up one disk block . This allows each node to be read in with a single disk operation.
小结
B树：平衡二叉树，每个结点只存储一个关键字，等于则命中，小于走左结点，大于走右结点；
B-树：多路搜索树，每个结点存储M/2到M个关键字，非叶子结点存储指向关键字范围的子结点； 所有关键字在整颗树中出现，且只出现一次，非叶子结点可以命中；
B+树：在B-树基础上，为叶子结点增加链表指针，所有关键字都在叶子结点中出现，非叶子结点作为叶子结点的索引；B+树总是到叶子结点才命中； ========================================================= 转载请注明出处：
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