多路查找树，B树，B+树，B*树

多路查找树

二叉树的问题分析：

1. 二叉树在构建时，需要进行多次i/o操作（海量数据存在数据库或文件中），节点很多的话，构建速度会有影响。
2. 节点很多，会造成二叉树过高，降低操作速度

我们就可以引入多叉树，多叉树每个节点可以有更多的数据项和更多的子节点。

一个多叉树的例子

B树：

通过重新组织节点，降低树的高度，并且减少i/o读写次数来提升效率。

2-3树

2-3树是最简单的B树结构

1. 所有叶子节点在同一层（B树都满足这个条件）
2. 有两个节点的节点叫做二节点，二节点要么没有子节点，要么有两个子节点
3. 有三个节点的节点叫做三节点，三节点要么没有子节点，要么有三个子节点
4. 2-3树是由二节点和三节点构成的树

插入规则：

所有叶子节点都在同一层，且符合B树结构。

除2-3树以外，还有234树等等

B树，B+树，B*树

B树的每个节点都存储数据，搜索可能在非叶子节点结束
B+树只有叶子节点可以存储数据，它的叶子节点是一个链表，链表中的关键字是有序的；在B+树上增加了顺序访问指针，也就是每个叶子节点增加一个指向相邻叶子节点的指针，这样一棵树成了数据库系统实现索引的首选数据结构。

B+树改进了B树, 让内结点只作索引使用, 去掉了其中指向data record的指针, 使得每个结点中能够存放更多的key, 因此能有更大的出度. 这有什么用? 这样就意味着存放同样多的key, 树的层高能进一步被压缩, 使得检索的时间更短.
B*树在B+树的非根和非叶子节点再增加指向兄弟的指针