B-tree就是我们常说的B树，常常用于实现数据库索引，因为它的查找效率比较高
前面提到的2-3树可以看作B树的一种实例
一.为什么不用二叉搜索树用B树？
二叉查找树的时间复杂度是O（logN），查找次数和比较次数较少，但是对于磁盘的IO次数，最坏情况下磁盘的IO次数由树的高度决定，所以减少磁盘IO次数就必须压缩树的高度，让瘦高的树尽量变成矮胖的树，这样B树就诞生了
二.B-tree
1.m阶的B树满足以下性质：
（1）每个节点最多拥有m个子树
（2）根节点最少有2个子树
（3）分支节点最少拥有m/2棵子树
（4）所有叶节点都在同一层，每个节点最多有m-1个key，并且以升序排列
2.B树查询流程
（1）获取根节点的关键字进行比较，当前根节点关键字为M，E要小于M（26个字母顺序），所以往找到指向左边的子节点（二分法规则，左小右大，左边放小于当前节点值的子节点、右边放大于当前节点值的子节点）；
（2）拿到关键字D和G，D<E<G 所以直接找到D和G中间的节点；
（3）拿到E和F，因为E=E 所以直接返回关键字和指针信息（如果树结构里面没有包含所要查找的节点则返回null）；
3、B树的插入节点流程
定义一个5阶树（平衡5路查找树;），现在我们要把3、8、31、11、23、29、50、28 这些数字构建出一个5阶树出来;
遵循规则：
（1）当前是要组成一个5路查找树，那么此时m=5,关键字数必须大于等于ceil（5/2） -1小于等于5-1（关键字数小于cei(5/2) -1就要进行节点合并，大于5-1就要进行节点拆分,非根节点关键字数>=2）；
（2）满足节点本身比左边节点大，比右边节点小的排序规则;
4.B树节点的删除
（1）当前是要组成一个5路查找树，那么此时m=5,关键字数必须大于等于cei(5/2)-1，小于等于5-1，非根节点关键字数大于2；
（2）满足节点本身比左边节点大，比右边节点小的排序规则;
（3）关键字数小于二时先从子节点取，子节点没有符合条件时就向向父节点取，取中间值往父节点放；
三.B+Tree
（1）B+跟B树不同B+树的非叶子节点不保存关键字记录的指针，这样使得B+树每个节点所能保存的关键字大大增加；
（2）B+树叶子节点保存了父节点的所有关键字和关键字记录的指针，每个叶子节点的关键字从小到大链接；
（3）B+树的根节点关键字数量和其子节点个数相等;
（4）B+的非叶子节点只进行数据索引，不会存实际的关键字记录的指针，所有数据地址必须要到叶子节点才能获取到，所以每次数据查询的次数都一样；
特点：
在B树的基础上每个节点存储的关键字数更多，树的层级更少所以查询数据更快，所有指关键字指针都存在叶子节点，所以每次查找的次数都相同所以查询速度更稳定;
四.B*树
B*树是B+树的变种，相对于B+树他们的不同之处如下：
（1）首先是关键字个数限制问题，B+树初始化的关键字初始化个数是cei(m/2)，b*树的初始化个数为（cei(2/3*m)）
（2）B+树节点满时就会分裂，而B*树节点满时会检查兄弟节点是否满（因为每个节点都有指向兄弟的指针），如果兄弟节点未满则向兄弟节点转移关键字，如果兄弟节点已满，则从当前节点和兄弟节点各拿出1/3的数据创建一个新的节点出来；
特点：
在B+树的基础上因其初始化的容量变大，使得节点空间使用率更高，而又存有兄弟节点的指针，可以向兄弟节点转移关键字的特性使得B*树额分解次数变得更少；
总结：从平衡二叉树、B树、B+树、B*树总体来看它们的贯彻的思想是相同的，都是采用二分法和数据平衡策略来提升查找数据的速度；
不同点是他们一个一个在演变的过程中通过IO从磁盘读取数据的原理进行一步步的演变，每一次演变都是为了让节点的空间更合理的运用起来，从而使树的层级减少达到快速查找数据的目的；