前言
今天重點說一下b-tree索引。文中的大部分圖都是盜取來的。
正文首先簡單的介紹一下什麼是b-tree：
一種適用於外查詢的樹，一種平衡的多叉樹並且具有以下的特點：
（一顆根節點最大為m個關鍵字的樹）
1、樹中每個節點最多有m個孩子；
2、除去根節點和葉子節點外，其他每個節點最少有m/2個孩子；
3、如果根節點不是葉子節點，則至少有2個孩子；
4、所有葉子節點都出現在同一層，葉子節點不包含任何關鍵字資訊；
5、所有非終端節點中包含有資訊（p0,k0,p1,k1,p3,…,ki,p(i+1)）,其中：ki（i=0,1,2,…,m)為關鍵字，且ki大家可以參考這個**，圖中說的是b-tree的插入過程：
b+tree是在b-tree的基礎上發展來的。
差異：1、有m個子節點必然有m個關鍵碼；
2、非葉子節點僅具有索引作用，跟記錄有關的資訊均存放在葉子節點中；
3、樹的所有葉節點構成乙個有序鍊錶，可以按照關鍵碼排序的次序遍歷全部記錄。
如圖所示：
下邊的圖是b+tree的插入**：
通過上邊的簡單介紹應該對兩種型別的樹有了認識。mysql中使用的是哪種結構呢?通過查詢各種資料然後彙總如下：
比b樹更適合作為索引的結構是b+樹。mysql中也是使用b+樹作為索引。
b樹：有序陣列+平衡多叉樹；
b+樹：有序陣列鍊錶+平衡多叉樹；
b+樹的關鍵字全部存放在葉子節點中，非葉子節點用來做索引，而葉子節點中有乙個指標指向一下個葉子節點。做這個優化的目的是為了提高區間訪問的效能。而正是這個特性決定了b+樹更適合用來儲存外部資料。
資料庫索引採用b+樹的主要原因是b樹在提高了磁碟io效能的同時並沒有解決元素遍歷的效率低下的問題。正是為了解決這個問題，b+樹應運而生。b+樹只要遍歷葉子節點就可以實現整棵樹的遍歷。而且在資料庫中基於範圍的查詢是非常頻繁的，而b樹不支援這樣的操作（或者說效率太低）。
正如上面所說，在資料庫中基於範圍的查詢是非常頻繁的，因此mysql最終選擇的索引結構是b+樹而不是b樹（這句話可能不是很嚴謹）。
結束其實在mysql中不同儲存引擎對索引的實現方式是不同的，myisam和innodb兩個儲存引擎的索引實現方式。
1、myisam引擎使用b+tree作為索引結構
2、雖然innodb也使用b+tree作為索引結構，但具體實現方式卻與myisam截然不同。（詳細的內容可以搜尋：mysql索引背後的資料結構及演算法原理）
**引用的csdn部落格：**演算法和資料結構: 十 平衡查詢樹之b樹
還有一篇寫的比較詳細的部落格：btree和b+tree詳解
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