每日一道面试题-数据库为什么使用B+树而不是B树？ B树（B-tree）和B+树（B+-tree）是两种常用的平衡搜索树（Balanced Search Tree）数据结构，它们在存储和查询方面存在一些区别： 1. 节点结构：B树的节点既存储键值对的数据，也存储子节点的指针；而B+树的节点只存储键值对的数据，所有的子节点都通过叶子节点的链表连接起来。 2. 键值索引：B树和B+树都使用键值对的形式进行索引，但B树的非叶子节点也存储数据，而B+树的数据只存储在叶子节点上。 3. 范围查询：由于B+树的叶子节点形成有序链表，支持高效的范围查询操作。而B树的非叶子节点也存储数据，范围查询时需要遍历更多的节点，效率相对较低。 4. 磁盘读写效率：B+树的内部节点只存储键值信息，每个节点可以存储更多的键值对，从而减少磁盘I/O次数，提高读写效率。B树的非叶子节点也存储数据，导致每个节点能够存储的键值对数量较少。 5. 应用场景：B树适合用于文件系统等需要随机访问的场景，而B+树适合用作数据库索引等需要顺序访问和范围查询的场景。 数据库中使用B+树而不是B树的主要原因有以下几点： 1. 数据的顺序访问：B+树在叶子节点上使用链表将数据按照顺序连接起来，这样可以支持范围查询和顺序访问。而B树的非叶子节点也存储数据，导致在进行范围查询时需要遍历更多的节点，效率相对较低。 2. 磁盘读写效率：B+树的内部节点只存储键值信息，而不存储具体的数据，这样每个节点可以存储更多的键值对。相比之下，B树的非叶子节点也存储数据，导致每个节点能够存储的键值对数量较少。在面对大规模的数据存储时，B+树能够减少磁盘I/O次数，提高读写效率。 3. 索引查询效率：由于B+树的叶子节点形成有序链表，可以通过二分查找等方式快速定位到目标数据，提高索引查询效率。而B树的非叶子节点也存储数据，需要进行额外的判断和搜索操作，相对而言效率较低。 4. 更适合范围查询：由于B+树的有序链表特性，支持非常高效的范围查询操作。而B树的非叶子节点也存储数据，导致范围查询时需要遍历更多的节点，效率相对较低。 综上所述，B+树在数据库中更适合用作索引结构，能够提供更高效的顺序访问、范围查询和磁盘读写效率，这是为什么数据库常使用B+树而不是B树的主要原因之一。
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