为什么数据库不用红黑树，而用B+树

红黑树的出度为2，而b+树的出度一般非常大，红黑树的树高h很明显比BTree大非常多，IO次数很多，导致会比较慢，因此检索的次数就很多。

B+树相比于B-树更适合外存索引，拥有更大的出度，IO次数较少，检索效率会更高。

1. 磁盘I/O效率

• B+树 是一种多路平衡树，它的每个节点可以包含多个子节点，因此树的高度相对较低。数据库常用的B+树的节点大小是基于磁盘页大小设计的，每次从磁盘读取一页数据（即一个节点）就可以加载多个键值对，减少磁盘I/O操作的次数，从而提升查询性能。
• 红黑树 是一种二叉搜索树，其每个节点只能有两个子节点，因此树的高度更大。当数据量较大时，树的高度会显著增加，导致访问时需要更多的磁盘I/O操作，性能较差。

2. 顺序访问性能

• B+树 的所有叶子节点通过链表相连，这意味着在进行顺序范围查询时（例如查询某个范围内的值）非常高效。可以从一个叶子节点开始，直接遍历链表得到顺序结果。这对于数据库中频繁的范围查询非常有利。
• 红黑树 没有这种叶子节点的链表结构，因此在进行顺序访问时，红黑树的效率较低，因为需要通过树的结构逐个找到下一个节点。

3. 数据存储的结构

• B+树 的所有数据都存储在叶子节点，内部节点只存储索引，这样内部节点占用的空间较小，能在内存中存储更多的索引，从而减少访问磁盘的次数。
• 红黑树 的所有节点都存储数据，导致整个树的大小较大，内存占用也会增加，不如B+树对大规模数据的存储和访问友好。

4. 平衡性和插入/删除操作

• 红黑树 的优点在于插入和删除时可以保证树的平衡性，插入和删除的时间复杂度为 O(log n)。然而，虽然红黑树也能在一定程度上保持平衡，但其插入和删除操作的复杂度并没有B+树低。
• B+树 通过多路平衡策略，插入和删除操作仍能保持较高的效率，且对于数据库系统中的大量插入、删除以及更新操作，B+树的性能更优，因为它减少了重平衡的次数。

5. 数据库设计要求

• B+树 是为了磁盘存取设计的，它利用磁盘页的大小进行优化，特别适合数据库这种大数据场景。
• 红黑树 的设计更多适合内存中的数据结构，不太适合像数据库这种大规模、涉及频繁磁盘读写的系统。