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随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习软件编程等互联网技术，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，数据库B+Tree原理与树的特性分析。

B+Tree原理

数据结构

BTree指的是BalanceTree，也就是平衡树，平衡树是一颗查找树，并且所有叶子节点位于同一层。

B+Tree是B树的一种变形，它是基于BTree和叶子节点顺序访问指针进行实现，通常用于数据库和操作系统的文件系统中。

B+树有两种类型的节点：内部节点(也称索引节点)和叶子节点，内部节点就是非叶子节点，内部节点不存储数据，只存储索引，数据都存在叶子节点。

内部节点中的key都按照从小到大的顺序排列，对于内部节点中的一个key，左子树中的所有key都小于它，右子树中的key都大于等于它，叶子节点的记录也是按照从小到大排列的。

树的常见特性

AVL树

平衡二叉树，一般是用平衡因子差值决定并通过旋转来实现，左右子树树高差不超过1，那么和红黑树比较它是严格的平衡二叉树，平衡条件非常严格(树高差只有1)，只要插入或删除不满足上面的条件就要通过旋转来保持平衡。由于旋转是非常耗费时间的。所以AVL树适用于插入/删除次数比较少，但查找多的场景。

红黑树

通过对从根节点到叶子节点路径上各个节点的颜色进行约束，确保没有一条路径会比其他路径长2倍，因而是近似平衡的。所以相对于严格要求平衡的AVL树来说，它的旋转保持平衡次数较少。适合，查找少，插入/删除次数多的场景。(现在部分场景使用跳表来替换红黑树，可搜索“为啥redis使用跳表(skiplist)而不是使用red-black?”)

B/B+树

多路查找树，出度高，磁盘IO低，一般用于数据库系统中。

B+树与红黑树的比较

红黑树等平衡树也可以用来实现索引，但是文件系统及数据库系统普遍采用B+Tree作为索引结构，主要有以下两个原因：

(一)磁盘IO次数

B+树一个节点可以存储多个元素，相对于红黑树的树高更低，磁盘IO次数更少。

(二)磁盘预读特性

为了减少磁盘I/O操作，磁盘往往不是严格按需读取，而是每次都会预读。预读过程中，磁盘进行顺序读取，顺序读取不需要进行磁盘寻道。每次会读取页的整数倍。

操作系统一般将内存和磁盘分割成固定大小的块，每一块称为一页，内存与磁盘以页为单位交换数据。数据库系统将索引的一个节点的大小设置为页的大小，使得一次I/O就能完全载入一个节点。

B+树与B树的比较

B+树的磁盘IO更低

B+树的内部节点并没有指向关键字具体信息的指针。因此其内部节点相对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。

B+树的查询效率更加稳定

由于非叶子结点并不是终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当。

B+树元素遍历效率高

B树在提高了磁盘IO性能的同时并没有解决元素遍历的效率低下的问题。正是为了解决这个问题，B+树应运而生。B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历。而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树不支持这样的操作(或者说效率太低)。

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