查看“树：B+树”的源代码

[[category:数据结构]]

== 关于 ==
B+树 是 [http://wiki.eijux.com/%E6%A0%91%EF%BC%9AB%E6%A0%91 B树] 的一种变形形式，也是一种'''多路搜索树'''，但查询性能更好。
* B+树（B+-tree）操作模拟：[https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BPlusTree.html https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BPlusTree.html]

== 定义、结构、特点 ==
B+树 特点是：能够保持数据稳定有序，其插入与修改拥有较稳定的对数时间复杂度。

=== 定义 ===
基础定义与 [http://wiki.eijux.com/%E6%A0%91%EF%BC%9AB%E6%A0%91 B树] 基本等价（包括关键字及子树的个数要求等）。


'''不同点：'''“关键字个数”与“子节点个数（子树个数）”，有两种不同的定义：
# “'''关键字个数 = 子节点个数'''”，如下：【Mysql B+树实现】
## 【非终端节点（内部节点）包含其子树中的最大关键字】
##: [[File:B+树：“关键字个数 = 子节点个数”【非终端节点包含其子树中的最大关键字】.png|600px]]
## 【非终端节点（内部节点）包含其子树中的最小关键字】
##: [[File:B+树：“关键字个数 = 子节点个数”【非终端节点包含其子树中的最小关键字】.png|600px]]
# “'''关键字个数 = 子节点个数 - 1'''”，如下：【同 B树】
#* 【父节点存有右孩子的第一个元素的索引】
#: [[File:B+树：“关键字个数 = 子节点个数 - 1”【父节点存有右孩子的第一个元素的索引】.png|600px]]

=== 结构 ===
B+树有两种类型的节点：'''内部结点'''（即：非叶子节点，也称“索引结点”）和'''叶子结点'''：
* '''内部节点不存储数据，只存储索引，数据都存储在叶子节点'''。
* 所有结点（包括内部节点和叶子节点）中的 key 都按照从小到大的顺序排列。
*: 对于内部结点中的一个 key，左树中的所有 key 都小于它，右子树中的 key 都大于等于它。
* '''每个叶子结点都存有相邻叶子结点的指针'''。
* '''父节点存有右孩子的第一个元素的索引'''。【“关键字个数 = 子节点个数 - 1”时】
: [[File:B+树：典型结构.png|600px]]

=== 特点【相比于 B树】 ===
# 层级更少：B+树中间节点不保存数据，所以每个非叶子节点存储的关键字数更多，树的层级更少所以查询数据更快；【B+树：'''叶子结点以上各层仅作为索引使用'''】
# 查询速度稳定：B+树所有关键字数据地址都存在叶子节点上，导致每次查找的次数都相同，所以查询速度更稳定;【B+树：'''所有关键字都在叶子结点出现'''】
#* B树搜索有可能在非叶子结点结束。
# 天然具备排序功能：B+树所有的叶子节点数据构成了一个有序链表，在范围查找时更方便，缓存的命中率更高。【B+树：'''叶子节点链表已有序'''】
# 全节点遍历更快：B+树遍历整棵树只需要遍历所有的叶子节点即可，而不需要像B树一样需要对每一层进行遍历，这有利于数据库做全表扫描。
#* B树需要通过中序遍历获取。

== 操作 ==
=== 查询 ===


=== 插入 ===


=== 删除 ===


== 应用 ==
=== MyISAM ===





=== InnoDB ===





=== MySQL采用B+树原因 ===






=== 关于聚簇索引与非聚簇索引 ===