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🌳 什么是 B树 和 B+树？
它们都是多路平衡查找树（M-Way Search Tree），用于提升磁盘读写效率，常用于数据库（如 MySQL）、操作系统中的索引结构。
🔍 B树 和 B+树 的核心区别一览
| 特性 | B 树 | B+ 树 |
|---|---|---|
| 数据存储位置 | 所有节点都存数据（根、内、叶） | 只有叶子节点存数据 |
| 内部节点内容 | 关键字 + 数据 | 只有关键字（不含实际数据） |
| 叶子节点是否链表 | ❌ 否 | ✅ 是（叶子节点组成有序链表） |
| 查询效率 | 查询速度不稳定，深度少但每层含数据 | 查询稳定，需走到底但结构更简单 |
| 范围查询 | 需遍历整棵树 | ✅ 非常高效，直接链表顺序查 |
| 磁盘读取次数 | 较少，但不规律 | 稍多，但更适合磁盘块优化 |
| 典型应用 | 较少见，早期数据库 | ✅ MySQL（InnoDB）、Linux 文件系统等 |
📌 形象理解
🟩 B树结构：
[ 10 | 20 ]/ | \[5] [15] [25]/ | \数据 数据 数据 （所有节点都存数据）
🟦 B+树结构：
[10 | 20]/ | \[5] [15] [25] <-- 只有关键字| | |[数据]→[数据]→[数据] （叶子节点链表）
🔥 为什么数据库几乎都用 B+ 树？
- 所有数据都在叶子节点，结构更统一，便于范围查找
- 叶子节点链表 → 范围查询效率极高
- 磁盘读取更高效：内部节点更“轻”，一页能装更多 key，树更矮，访问路径更短
- 支持顺序遍历：天然有序，分页、between 查询非常友好
✅ 一句话总结
B 树适合内存查找结构，B+ 树更适合磁盘和数据库，因为它只在叶子节点存数据、结构更稳定、查询更高效。