這是乙個很深的問題，我採用逐步問答的方式來解答。試圖用最簡潔的語言解決整體概念上的問題。
本文目的純粹是提供對「索引採用b樹結構」這個問題的一種入門概念，不涉及深入的東西。
資料庫索引為什麼會選擇b樹結構？
答：因為使用b樹查詢時，所用的磁碟io操作次數比平衡二叉樹更少，效率也更高。
為什麼使用b樹查詢所用的磁碟io操作次數比平衡二叉樹更少？
答：大規模資料儲存中，樹節點儲存的元素數量是有限的（如果元素數量非常多的話，查詢就退化成節點內部的線性查詢了），這樣導致二叉查詢樹結構由於樹的高度過大而造成磁碟i/o讀寫過於頻繁，進而導致查詢效率低下。那麼我們就需要減少樹的高度以提高查詢效率。而平衡多路查詢樹結構b樹就滿足這樣的要求。b樹的各種操作能使b樹保持較低的高度，從而達到有效減少磁碟io操作次數。
什麼是b樹？b樹有什麼特徵？
答：一棵度為m（也稱為m階，m為給定數）的b-樹，它滿足：
（1）每個結點的子結點個數≤m；
（2）根結點若不是葉子結點，它至少有兩個子結點；
（3）除根和葉子結點外，每個結點的子結點個數≥ ceil(m/2)；(注：ceil為向上取整函式）
（4）所有的葉子結點都出現在同一層，而且不帶有資訊；
（5）非葉子結點若具有j+1個子結點，那麼它包含j個關鍵字。其中，j≤m-1。
b樹的查詢是如何實現的？
答：在給定的m階b樹中查詢乙個給定值v相等的關鍵字，必須從根結點開始進行查詢。
b樹應用於檔案系統的動態索引結構，這些結點儲存於外部儲存裝置上。當乙個結點從外存調入記憶體後，我們可就這個結點的關鍵字序列，使用順序查詢（m較小時），或使用二分查詢（ m較大時）。
假若當前被查詢的結點中有j個關鍵字，那麼，在查詢等於給定值v的關鍵字時，會有如下可能：
（1）若v==ki (1≤i≤j)，則查詢成功。
（2）若v < k1 ,則
① 如果p0為空，那麼查詢失敗；
② 如果p0非空，那麼從外訪問得p0所指的結點，再繼續進行查詢。
（3）若ki
① 如果pi為空，那麼查詢失敗；
② 如果pi非空，那麼從外訪問得pi所指的結點，再繼續進行查詢。
（4）若kj
① 如果pj為空，那麼查詢失敗；
② 如果pj非空，那麼從外訪問得pj所指的結點，再繼續進行查詢。
既然查詢效率與樹的高度緊密相關，那麼b樹的高度由什麼決定？
答：若n≥1，m≥3，則對任意一棵具有n個關鍵字的m階b樹，其樹高h至多為：logt((n+1)/2)+1。
這裡t是每個(除根外)內部結點的最小度數，即b-樹的高度為o(logtn)。
給個b樹效能分析具體例子唄？
答：首先須知：n個結點的二叉平衡的高度h（即lgn）比b樹的高度h約大lgt倍，t為b樹內部結點的最小度數ceil(m/2)。
若階m=1024，則lgt=lg512=9。此時若b樹高度為4，則平衡的二叉排序樹的高度約為36。顯然，若m越大，則b樹高度越小。
若要作為記憶體中的查詢表，b樹的表現還要比二叉平衡樹好嗎？
答：非也。若要作為記憶體中的查詢表，b樹卻不一定比平衡的二叉排序樹好，尤其當m較大時更是如此。
因為查詢等操作的cpu計算時間在b樹上是o(mlogtn)=o(lgn·(m/lgt)), 而m/lgt>1，所以m較大時o(mlogtn)比平衡的二叉排序樹上相應操作的時間o(lgn)大得多。
因此，僅在記憶體中使用的b樹必須取較小的m。（通常取最小值m=3，此時b樹中每個內部結點可以有2或3個孩子，這種3階的b樹稱為2-3樹）。
資料庫索引為什麼使用B 樹？
b tree 二叉樹 binary tree 每個節點只能儲存乙個數。b tree b樹 b tree，並不是b 減 樹，橫槓為連線符，容易被誤導 b樹屬於多叉樹又名平衡多路查詢樹。每個節點可以多個數 由磁碟大小決定 b tree和b tree都是 b tree的變種 一般來說，索引本身也很大，不可...
資料庫索引為什麼使用B 樹
首先，紅黑樹乙個節點存乙個索引，雖然能提公升查詢的效率，但是o log2 n 的優化有限，對於大量資料而言，樹高決定了io的次數還是比較多 b 樹相比b樹，非葉子節點只存索引和下一節點指標，而少了關鍵字具體資訊的指標，所以節點比較小。在一次io操作下，讀取到的資料塊中，索引key更多，相對來說，進行...
資料庫為什麼要用B 樹結構
為什麼使用b 樹？言簡意賅，就是因為 1.檔案很大，不可能全部儲存在記憶體中，故要儲存到磁碟上 2.索引的結構組織要儘量減少查詢過程中磁碟i o的訪問次數 為什麼使用b tree，還跟磁碟訪問原理有關。3.區域性性原理與磁碟預讀，預讀的長度一般為頁 page 的整倍數，在許多作業系統中，頁得大小通常...