B树（B-tree）是一种自平衡的搜索树数据结构，广泛应用于数据库和文件系统等存储系统中。它的设计目标是在保持树的平衡性的同时，尽量减少磁盘访问次数，以提高数据检索的效率。
B树具有以下特点：
- 多路平衡查找树：B树是一种多路查找树，每个节点可以包含多个子节点，相较于二叉查找树，B树可以具有更大的分支度，减少树的高度。
- 自平衡性：通过对插入和删除操作进行平衡调整，使得B树的高度保持在一个相对稳定的范围内，从而保证了高效的查询性能。
- 顺序访问性：B树中的节点按照键值的顺序存储，这样可以支持范围查询，并且适应磁盘预读的特性，减少磁盘IO次数。
- 支持重复键值：B树允许存在相同的键值，这在某些场景下是非常有用的，例如数据库中的索引。
- 磁盘友好性：由于B树的分支度较大，每个节点可以存储更多的关键字，从而减少了磁盘的读取次数，提高了数据检索的效率。
B树在数据库和文件系统中有着广泛的应用，特别适合于大规模数据的存储和检索。常见的变种有B+树和B*树，它们在B树的基础上做出了进一步的优化，如将数据仅存储在叶子节点、引入非叶子节点的前缀匹配等，以进一步提高查询性能和存储效率。
总结来说，B树通过多路平衡的设计，保持了较低的高度并减少了磁盘IO次数，在大规模数据存储和索引场景下具有高效的性能。
B+树（B+tree）是一种基于B树的变种数据结构，也是一种自平衡的多路查找树。B+树在B树的基础上做了一些优化和改进，特别适用于数据库和文件系统等场景中大量数据的存储和检索。
B+树相较于B树具有以下特点：
- 叶子节点存储数据：B+树的叶子节点存储了所有的数据记录，而非仅存储索引键值。这样可以提高范围查询的效率，因为相邻的数据记录会被存储在相邻的叶子节点上，减少了磁盘IO次数。
- 非叶子节点只存储索引：B+树的非叶子节点不包含真实数据的记录，仅存储索引键值。这样可以使得非叶子节点的大小更小，可以存储更多的索引，减少内存占用，提高查询性能。
- 叶子节点通过链表连接：B+树的叶子节点之间通过链表进行连接，可以支持按顺序遍历所有数据记录，适应范围查询的需求。
- 范围查询性能优化：由于数据记录都存储在叶子节点上并且通过链表连接，B+树在范围查询（如区间查找、排序等）方面具有很好的性能表现。
- 更高的扇出：B+树相较于B树有更高的分支度，每个节点可以存储更多的索引键值，减少了树的高度和磁盘IO次数。
B+树在数据库系统和文件系统中广泛应用，特别适合于大规模数据集的存储和索引。它们能够提供高效的查询性能和范围查询能力，并减少了磁盘IO次数，适应了磁盘预读的特性，提高了数据的读取效率。同时，B+树也具备良好的存储结构和遍历特性，使其在数据库的聚簇索引和非聚簇索引的设计中被广泛使用。
总结来说，B+树是一种自平衡的多路查找树，通过优化叶子节点的存储和范围查询性能，适应了大规模数据存储和索引场景的需求，并在数据库和文件系统等领域中发挥着重要作用。
