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In computer science, a B-tree is a self-balancing tree data structure that maintains sorted data and allows searches, sequential access, insertions, and deletions in logarithmic time. The B-tree is a generalization of a binary search tree in that a node can have more than two children.[1] Unlike self-balancing binary search trees, the B-tree is well suited for storage systems that read and write relatively large blocks of data, such as discs. It is commonly used in databases and file systems.
B-树是一种自平衡树数据结构，它维护已排序的数据，并允许对数时间的搜索、顺序访问、插入和删除。B-树是二叉搜索树的推广，因为节点可以有两个以上的子树。[1]与自平衡二叉搜索树不同，B-树非常适合于读取和写入较大数据块（如磁盘）的存储系统。它通常用于数据库和文件系统中。
b-tree 不是binary tree 而是banlance tree
b树的结构常常用于数据库的索引。
二叉查找树查询的时间复杂度是O（logN），查找速度最快和比较次数最少，既然性能已经如此优秀，但为什么实现索引是使用B-Tree而不是二叉查找树，关键因素是磁盘IO的次数。
数据库索引是存储在磁盘上，当表中的数据量比较大时，索引的大小也跟着增长，达到几个G甚至更多。当我们利用索引进行查询的时候，不可能把索引全部加载到内存中，只能逐一加载每个磁盘页，这里的磁盘页就对应索引树的节点。
磁盘读取依靠的是机械运动，分为寻道时间、旋转延迟、传输时间三个部分，这三个部分耗时相加就是一次磁盘IO的时间，大概9ms左右。这个成本是访问内存的十万倍左右；正是由于磁盘IO是非常昂贵的操作，所以计算机操作系统对此做了优化：预读；每一次IO时，不仅仅把当前磁盘地址的数据加载到内存，同时也把相邻数据也加载到内存缓冲区中。因为局部预读原理说明：当访问一个地址数据的时候，与其相邻的数据很快也会被访问到。每次磁盘IO读取的数据我们称之为一页（page）。一页的大小与操作系统有关，一般为4k或者8k。这也就意味着读取一页内数据的时候，实际上发生了一次磁盘IO。
二叉搜索树 和b树的区别就在于 每次寻找一次节点都在内存里加载一次，二叉树每次只存一个节点 也就是说一次访问只有一个数 何不如在一个节点里面多装些数据呢 这样的话 更具有效率 在内存里比对花费的时间要远远比在磁盘里花费的时间短得多 相同的树种 但树的节点b树要少的多。
于此同时还有b+树 b+树是个稳定的结构 每次都要访问到叶子节点
B+Tree是B树的变种，有着比B树更高的查询性能，来看下m阶B+Tree特征：
1、有m个子树的节点包含有m个元素（B-Tree中是m-1）
2、根节点和分支节点中不保存数据，只用于索引，所有数据都保存在叶子节点中。
3、所有分支节点和根节点都同时存在于子节点中，在子节点元素中是最大或者最小的元素。
4、叶子节点会包含所有的关键字，以及指向数据记录的指针，并且叶子节点本身是根据关键字的大小从小到大顺序链接。
