标签：树的高度 mysq 文件系统 相关 ima 数据 提高 l数据库 hash
小史：树的话，无非就是前中后序遍历、二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树，更高级一点的有红黑树、B 树、B+ 树，还有之前你教我的字典树。
红黑树
一听到红黑树，小史头都大了，开始抱怨了起来。
小史：红黑树看过很多遍了，但是每次都记不住，它的规则实在是太多了，光定义就有四五条规则，还有插入删除的时候，需要调整树，复杂得很。
吕老师：小史，问你红黑树，并不是让你背诵它的定义，或者让你手写一个红黑树，而是想问问你它为什么这样设计，它的使用场景有哪些。
B 树
吕老师：小史，你要知道，文件系统和数据库的索引都是存在硬盘上的，并且如果数据量大的话，不一定能一次性加载到内存中。
两个月前，小史面试没考虑内存情况差点挂了。
B+ 树
吕老师：这也是和业务场景相关的，你想想，数据库中 Select 数据，不一定只选一条，很多时候会选多条，比如按照 ID 排序后选 10 条。
小史：我明白了，如果是多条的话，B 树需要做局部的中序遍历，可能要跨层访问。
而 B+ 树由于所有数据都在叶子结点，不用跨层，同时由于有链表结构，只需要找到首尾，通过链表就能把所有数据取出来了。
回到现场
小史：这和业务场景有关。如果只选一个数据，那确实是 Hash 更快。但是数据库中经常会选择多条，这时候由于 B+ 树索引有序，并且又有链表相连，它的查询效率比 Hash 就快很多了。
小史：而且数据库中的索引一般是在磁盘上，数据量大的情况可能无法一次装入内存，B+ 树的设计可以允许数据分批加载，同时树的高度较低，提高查找效率。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/twinhead/p/10630056.html
