B 树和 B+ 树有什么区别？

核心回答

B 树和 B+ 树都是多路平衡搜索树，主要区别是记录的存放位置，以及叶子层的组织方式。 多路意味着一个节点可以包含多个有序键和多个子节点，适合按页存储；平衡则让叶子保持在同一层，避免普通二叉搜索树退化成长链。

按常见的结构定义比较：

• B 树：内部节点和叶子节点都可以保存键对应的记录或记录位置。查找时若在内部节点命中，就可能提前结束。
• B+ 树：内部节点主要保存分隔键和子节点指针，记录或记录位置集中在叶子层；查找目标记录通常要到叶子。叶子之间按键顺序连接，方便继续顺序访问。
• 页容量的取舍：在页大小相同、记录负载较大的情况下，B+ 树内部页不放这些记录负载，通常能放更多导航项，形成更大的分支数，有利于降低树高和内部页缓存成本。

因此，B+ 树很适合数据库中常见的等值查找加范围扫描组合；这不表示 B 树不能范围查询，也不表示 B+ 树在任何单点查询或更新场景都一定更快。

范围查询为什么更适合 B+ 树？

假设要读取键在20到40之间的记录。

B+ 树可以先沿内部节点找到第一个满足范围的叶子位置，再沿叶子链接依次访问，直到超过40。通常不必为范围中的每个键都从根重新查找。

B 树的记录可能分布在内部节点和叶子节点，范围查询需要按树的有序遍历规则，把这些位置中的记录都纳入结果。B 树同样能够做范围查询，只是没有相同的纯叶子扫描路径。

连续叶子访问还便于批量读取和预读，但叶子在逻辑上相邻，不保证对应磁盘页物理连续。真正的读取成本仍取决于缓存命中、页布局、范围大小等因素。

查找和更新各有什么特点？

B 树有机会在内部节点命中，某次单点查找可能访问更少层级；B+ 树查找记录通常到叶子，同一棵树的这类路径深度更一致。不过，缓存状态、节点内搜索和记录宽度都会影响耗时，不能仅凭“到叶子”或“提前命中”判断实际快慢。

插入和删除时，两者都要维护排序与平衡，可能发生页分裂、重分配、合并以及父节点更新；变化也可能沿路径向上传播。B+ 树把记录集中在叶子层，能让导航与数据访问的分工更清楚，但并没有免除这些维护成本。

常见追问

B+ 树叶子一定存整行数据吗？ 不一定，取决于索引实现。InnoDB 聚簇索引的叶子保存行记录，普通二级索引保存索引列和主键；其他实现也可以保存记录定位符。B+ 树这个名字本身不能决定叶子存的是哪一种值。

内部和叶子上出现相同键，是把业务数据存了两份吗？ 通常是内部用于导航的分隔键与叶子记录键有所重复，不代表整行记录也复制到内部。具体分隔规则和键压缩方式可以因实现不同而变化。

三层树是不是固定三次磁盘 I/O？ 不是。树高描述逻辑访问层级，缓存中的页可以直接在内存访问；范围扫描、回表和其他页面访问又会增加工作量，不能据此给出固定物理 I/O 次数。

参考资料