磁碟中有兩個機械運動的部分，分別是碟片旋轉和磁臂移動。碟片旋轉就是我們市面上所提到的多少轉每分鐘，而磁碟移動則是在碟片旋轉到指定位置以後，移動磁臂後開始進行資料的讀寫。那麼這就存在乙個定位到磁碟中的塊的過程，而定位是磁碟的訪問中花費時間比較大的一塊，畢竟機械運動花費的時候要遠遠大於電子運動的時間。當大規模資料儲存到磁碟中的時候，顯然定位是乙個非常花費時間的過程，但是我們可以通過b樹進行優化，提高磁碟讀取時定位的效率。
為什麼b類樹可以進行優化呢？我們可以根據b類樹的特點，構造乙個多階的b類樹，然後在盡量多的在結點上儲存相關的資訊，保證層數盡量的少，以便後面我們可以更快的找到資訊，磁碟的i/o操作也少一些，而且b類樹是平衡樹，每個結點到葉子結點的高度都是相同，這也保證了每個查詢是穩定的。
這裡的b樹，也就是英文中的b-tree，乙個 m 階的b樹滿足以下條件：
每個結點至多擁有m棵子樹；
根結點至少擁有兩顆子樹（存在子樹的情況下）；
除了根結點以外，其餘每個分支結點至少擁有 m/2 棵子樹；
所有的葉結點都在同一層上；
有 k 棵子樹的分支結點則存在 k-1 個關鍵碼，關鍵碼按照遞增次序進行排列；
關鍵字數量需要滿足ceil(m/2)-1 <= n <= m-1；
舉個栗子：
b樹上大部分的操作所需要的磁碟訪問次數和b樹的高度是成正比的，在b樹中可以檢查多個子結點，由於在一棵樹中檢查任意乙個結點都需要一次磁碟訪問，所以b樹避免了大量的磁碟訪問。
既然是樹，那麼必不可少的操作就是插入和刪除，這也是b樹和其它資料結構不同的地方，當然了，還有必不可少的搜尋，分享乙個對b樹的操作進行視覺化的**，它是由usfca提供的。
假定對高度為h的m階b樹進行操作。
新結點一般插在第h層，通過搜尋找到對應的結點進行插入，那麼根據即將插入的結點的數量又分為下面幾種情況。
其過程如下：
同樣的，我們需要先通過搜尋找到相應的值，存在則進行刪除，需要考慮刪除以後的情況，
其餘情況參照bst中的刪除。
其過程如下：
由於b+樹的資料都儲存在葉子結點中，分支結點均為索引，方便掃庫，只需要掃一遍葉子結點即可，但是b樹因為其分支結點同樣儲存著資料，我們要找到具體的資料，需要進行一次中序遍歷按序來掃，所以b+樹更加適合在區間查詢的情況，所以通常b+樹用於資料庫索引，而b樹則常用於檔案索引。
同樣的，以乙個m階樹為例：
根結點只有乙個，分支數量範圍為[2，m]；
分支結點，每個結點包含分支數範圍為[ceil(m/2), m]；
分支結點的關鍵字數量等於其子分支的數量減一，關鍵字的數量範圍為[ceil(m/2)-1, m-1]，關鍵字順序遞增；
所有葉子結點都在同一層；
其操作和b樹的操作是類似的，不過需要注意的是，在增加值的時候，如果存在滿員的情況，將選擇結點中的值作為新的索引，還有在刪除值的時候，索引中的關鍵字並不會刪除，也不會存在父親結點的關鍵字下沉的情況，因為那只是索引。
這都是由於b+樹和b具有這不同的儲存結構所造成的區別，以乙個m階樹為例。
關鍵字的數量不同；b+樹中分支結點有m個關鍵字，其葉子結點也有m個，其關鍵字只是起到了乙個索引的作用，但是b樹雖然也有m個子結點，但是其只擁有m-1個關鍵字。
儲存的位置不同；b+樹中的資料都儲存在葉子結點上，也就是其所有葉子結點的資料組合起來就是完整的資料，但是b樹的資料儲存在每乙個結點中，並不僅僅儲存在葉子結點上。
分支結點的構造不同；b+樹的分支結點僅僅儲存著關鍵字資訊和兒子的指標（這裡的指標指的是磁碟塊的偏移量），也就是說內部結點僅僅包含著索引資訊。
查詢不同；b樹在找到具體的數值以後，則結束，而b+樹則需要通過索引找到葉子結點中的資料才結束，也就是說b+樹的搜尋過程中走了一條從根結點到葉子結點的路徑。
B樹 B 樹 B 樹 B 樹 總結
b樹 1.所有非葉子結點至多擁有兩個兒子 left和right 2.所有結點儲存乙個關鍵字 3.非葉子結點的左指標指向小於其關鍵字的子樹，右指標指向大於其關鍵字的子樹 b樹的搜尋，從根結點開始，如果查詢的關鍵字與結點的關鍵字相等，那麼就命中 否則，如果查詢關鍵字比結點關鍵字小，就進入左兒子 如果比結...
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