B树和B+树的区别

B+树和B树都是多路平衡搜索树，常用于数据库和文件系统，但它们在结构和应用场景上有显著区别。以下是主要区别：

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1. 数据存储位置

• B树

  • 所有节点（包括内部节点和叶子节点）都存储数据（键值对）。

  • 查找时可能在非叶子节点命中数据，提前结束搜索。

• B+树

  • 仅叶子节点存储数据（键值对），内部节点只存储键（作为索引）。

  • 所有数据查询必须走到叶子节点才能获取值。

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2. 叶子节点结构

• B树

  • 叶子节点之间无指针连接，范围查询时需要回溯到父节点，效率较低。

• B+树

  • 叶子节点通过双向链表或单向链表连接，支持高效的范围查询和顺序遍历（例如 WHERE id > 100）。

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3. 分支因子（Fan-out）

• B树

  • 内部节点存储键和值，每个节点能容纳的键数量较少，导致树的高度较高。

• B+树

  • 内部节点仅存储键，相同大小的节点可容纳更多键，分支因子更大，树的高度更低，减少磁盘I/O次数。

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4. 查询性能

• B树

  • 查询时间不稳定，可能在内部节点直接命中数据（更快），也可能需要遍历到叶子节点。

• B+树

  • 所有查询必须走到叶子节点，查询时间更稳定，适合对延迟敏感的场景（如数据库）。

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5. 插入与删除

• B树

  • 删除操作可能更复杂，因为数据分布在所有节点，需要处理更多合并或重新分配。

• B+树

  • 数据集中在叶子节点，删除操作更简单。叶子节点的链表结构便于调整，平衡性更好。

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6. 适用场景

• B树

  • 适合随机读写多、数据分布随机的场景，如文件系统（如NTFS、ReiserFS）。

• B+树

  • 适合范围查询多、顺序扫描频繁的场景，如关系型数据库索引（MySQL InnoDB）、日志系统。

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总结对比表

特性	B树	B+树
数据存储位置	所有节点存储数据	仅叶子节点存储数据
叶子节点连接	无链表连接	叶子节点通过链表连接
分支因子	较低	更高（内部节点不存数据）
查询稳定性	不稳定（可能提前命中）	稳定（必须到叶子节点）
范围查询效率	低	高（链表遍历）
典型应用	文件系统	数据库索引