複数の検索ツリー
バイナリツリーとBツリー
バイナリツリーの問題分析：バイナリツリーの運用効率は高いですが、問題もあります。以下のバイナリツリーをご覧ください。
二叉树需要加载到内存的，如果二叉树的节点少，没有什么问题，
但是如果二叉树的节点很多(比如1亿)， 就存在如下问题:
问题1：在构建二叉树时，需要多次进行i/o操作(海量数据存在数据库或文件中)，
节点海量，构建二叉树时，速度有影响.
问题2：节点海量，也会造成二叉树的高度很大，会降低操作速度.
解决上述问题 -> 多叉树
ポリツリー
1.バイナリツリーでは、各ノードにデータアイテムがあり、最大2つの子ノードがあります。
場合、各ノードは複数のデータ項目と複数の子ノードを持つことが許可され、それは
多分木（マルチウェイツリー）である
。2. 2-3木後述、2-3-4ツリーは多分木、多方向ツリーツリーは、ノードを再編成し、ツリーの高さを減らすことによって、バイナリツリーを最適化できます。
3.例:(以下の2〜3ツリーはポリツリーです）
Bツリーの基本紹介
Bツリーは、ノードを再編成し、ツリーの高さを減らし、読み取りと書き込みの数を減らすことにより、効率を向上させます。
1.図Bに示すように、ツリーはノードを再編成することによってツリーの高さを減らします
。2 。ファイルシステムとデータベースシステムの設計者は、ディスク先読みの原則を使用して
、ノードのサイズをページに等しく設定します（ページサイズは通常4K）、
その結果、各ノードは唯一のI / Oが完全にロードされる必要があること。
3.セットの中1024へ木の程度M 600億個の要素を、それが読み取ることができる唯一の4最もにI / O操作目的の要素に対して、Bツリー（B +）はファイルストレージシステムおよびデータベースシステムで広く使用されています。
2-3本の木
2-3ツリーの基本的な紹介：
- 2-3ツリーは最も単純なBツリー構造です
- 次の特徴があります。2〜3ツリーのすべてのリーフノードが同じレイヤーにあります（Bツリーがこの条件を満たす限り）
- 2つの子ノードを持つノードは2番目のノードと呼ばれます.2番目のノードには子ノードがないか、
2つの子ノードがあります。- 3つの子ノードを持つノードは3ノードと呼ばれ、3ノードには子ノードがないか3つの子ノードがあります。
- 2-3ツリーは、2つのノードと3つのノードで構成されるツリーです。2-3ツリーアプリケーションケース
将数列{16, 24, 12, 32, 14, 26, 34, 10, 8, 28, 38, 20}
构建成2-3树，并保证数据插入的大小顺序。
(演示构建2-3树的过程 ——> 如下:)
插入规则:
1.2-3树的所有叶子节点都在同一层.(只要是B树都满足这个条件)
2.有两个子节点的节点叫二节点，二节点要么没有子节点，
要么有两个子节点.
3.有三个子节点的节点叫三节点，三节点要么没有子节点，
要么有三个子节点
4.当按照规则插入一个数到某个节点时，不能满足上面三个要求，
就需要拆，先向上拆，如果上层满，则拆本层，
拆后仍然需要满足上面3个条件。
5.对于三节点的子树的值大小仍然遵守(BST 二叉排序树)的规则
説明：
- 10を挿入すると、10-12 -14になるはずですが、この時点ではいっぱいなので、見上げると16-26もいっぱいです。
- したがって、10-12-14を10 <-12-> 14に分割します。これは、他の分割方法では2ノードまたは3ノードの要件を満たすことができないためです。
- ただし、現時点では、リーフノードがすべて同じレイヤーにあるわけではないため、26の値を次のように調整する必要があります（図を参照）。
その他の指示
23本の他に234本などあります。コンセプトは23本と似ており、Bツリーでもあります。示されているように：
Bツリー、B +ツリー、B *ツリー
Bツリーの紹介
B-treeはB-treeであり、BはBalancedであり、バランスを意味します。BツリーをBツリーに翻訳する人もいますが、これは誤解されやすいものです。Bツリーは一種のツリーであり、Bツリーは別の種類のツリーであると考える人もいるかもしれません。実際、BツリーはBツリーを指します。
すでに2-3ツリーと2-3-4ツリーを紹介しました。これらはBツリーです（英語：BツリーはBツリーとも表記されます）。ここで別の説明をします。Mysqlを学習していると、よく耳にします。次の図に示すように、特定のタイプのインデックスはBツリーまたはB +ツリーに基づいています。
B树的说明:
1.B树的阶：节点的最多子节点个数。比如2-3树的阶是3，2-3-4树的阶是4
2.B-树的搜索，从根结点开始，对结点内的关键字（有序）序列进行二分查找，
如果命中则结束，否则进入查询关键字所属范围的儿子结点；
重复，直到所对应的儿子指针为空，或已经是叶子结点
3.关键字集合分布在整颗树中, 即叶子节点和非叶子节点都存放数据.
4.搜索有可能在非叶子结点结束
5.其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找
B +ツリーの紹介
B +ツリーはBツリーの変形であり、マルチパス検索ツリーでもあります。
B +説明ツリー：
1.B +ツリー検索Bツリーは基本的に同じですが、B +ツリーがリーフノードのみのヒットに到達しただけであり（Bツリーは非リーフノードのヒットである可能性があります）、そのパフォーマンスはクリティカルと同等です。単語の完全なセットのバイナリ検索
2すべてのキーワードがリーフノードのリンクリストに表示され（つまり、データはリーフノード[デンスインデックスとも呼ばれます]にのみ存在できます）、リンクリストのキーワード（データ）はたまたま順番に表示されます。
3.非リーフノードをヒットすることはできません
。4。非リーフノードはリーフノードのインデックス（スパースインデックス）に相当し、リーフノードはデータ
を格納するためのデータレイヤー（キーワード）に相当します。5 。ファイルインデックスシステム
6に適しています。.B-treeとB + -treeにはそれぞれ独自のアプリケーションシナリオがあります。B+ -treeがB-treeよりも完全に優れているとは言えません。逆もまた同様です。
B * treeの紹介
B *ツリーはB +ツリーの変形です。B+ツリーの非ルートノードと非リーフノードに、兄弟へのポインターが追加されます。
B *ツリーの説明：
B *ツリーは、非リーフノードキーワードの数が少なくとも（2/3）* Mであることを定義します。つまり、ブロックの最小使用率は2/3であり、B +ツリーのブロックの最小使用率はB +ツリーの1/2です。 。
最初の特徴から、B *ツリーが新しいノードを割り当てる確率はB +ツリーよりも低く、スペース使用率が高いことがわかります。
