Btree与b+tree

1. Btree：

• B-tree是一种多路自平衡搜索树，它类似普通的二叉树，但是Btree允许每个节点有更多的子节点。Btree示意图如下：
  

• B树的搜索，从根结点开始，如果查询的关键字与结点的关键字相等，那么就命中；否则，如果查询关键字比结点关键字小，就进入左儿子；如果比结点关键字大，就进入右儿子；如果左儿子或右儿子的指针为空，则报告找不到相应的关键字；

• 如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多（平衡），那么B树的搜索性能逼近二分查找；但它比连续内存空间的二分查找的优点是，改变B树结构（插入与删除结点）不需要移动大段的内存数据，甚至通常是常数开销；

• 右边也是一个B树，但它的搜索性能已经是线性的了；同样的关键字集合有可能导致不同的树结构索引；所以，使用B树还要考虑尽可能让B树保持左图的结构，和避免右图的结构，也就是所谓的“平衡”问题；

• 实际使用的B树都是在原B树的基础上加上平衡算法，即“平衡二叉树”；如何保持B树结点分布均匀的平衡算法是平衡二叉树的关键；平衡算法是一种在B树中插入和删除结点的策略；

由上图可知 Btree 的一些特点:

• 所有键值分布在整个树中
• 任何关键字出现且只出现在一个节点中
• 搜索有可能在非叶子节点结束
• 在关键字全集内做一次查找，性能逼近二分查找算法

2. B+tree：

B+tree是Btree的变体，也是一种多路搜索树：

   1.其定义基本与B-树同，除了：

   2.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同；

   3.非叶子结点的子树指针P[i]，指向关键字值属于[K[i], K[i+1])的子树（B-树是开区间）；

   5.为所有叶子结点增加一个链指针；

   6.所有关键字都在叶子结点出现；

• B+的搜索与B-树也基本相同，区别是B+树只有达到叶子结点才命中（B-树可以在非叶子结点命中），其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找；

B+tree的特性：

   1.所有关键字都出现在叶子结点的链表中（稠密索引），且链表中的关键字恰好是有序的；

   2.不可能在非叶子结点命中；

   3.非叶子结点相当于是叶子结点的索引（稀疏索引），叶子结点相当于是存储（关键字）数据的数据层；

   4.更适合文件索引系统；

btree和B+tree的区别：

• (1)B+tree的非叶子节点不存储真正的data，而btree可以
• (2)增加了一个链指针
• (3)btree支持数据的延展性，B+tree支持数据的扩展性

B*Tree：

是B+树的变体，在B+树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针；

• B*树定义了非叶子结点关键字个数至少为(2/3)*M，即块的最低使用率为2/3（代替B+树的1/2）；
• B+树的分裂：当一个结点满时，分配一个新的结点，并将原结点中1/2的数据复制到新结点，最后在父结点中增加新结点的指针；B+树的分裂只影响原结点和父结点，而不会影响兄弟结点，所以它不需要指向兄弟的指针；
• B*树的分裂：当一个结点满时，如果它的下一个兄弟结点未满，那么将一部分数据移到兄弟结点中，再在原结点插入关键字，最后修改父结点中兄弟结点的关键字（因为兄弟结点的关键字范围改变了）；如果兄弟也满了，则在原结点与兄弟结点之间增加新结点，并各复制1/3的数据到新结点，最后在父结点增加新结点的指针；
• 所以，B*树分配新结点的概率比B+树要低，空间使用率更高；

三. B-tree与哈希索引的区别

1）B+tree的索引：

• 是按照顺序存储的，所以，如果按照B+tree索引，可以直接返回，带顺序的数据，但这个数据只是该索引列含有的信息。因此是顺序I/O
• 适用于： 精确匹配 、范围匹配 、最左匹配

2）Hash索引：

• 索引列值的哈希值+数据行指针：因此找到后还需要根据指针去找数据，造成随机I/O
• 适合： 精确匹配
• 不适合： 模糊匹配 、范围匹配 、不能排序