今天就跟大家聊聊有关B+Tree如何理解，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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B+Tree的定义
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：
有m个子树的节点包含有m个元素（B-Tree中是m-1）
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。
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。
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。
更直观的图
1、红点表示是指向卫星数据的指针，指针指向的是存放实际数据的磁盘页，卫星数据就是数据库中一条数据记录。
2、叶子节点中还有一个指向下一个叶子节点的next指针，所以叶子节点形成了一个有序的链表，方便遍历B+树。
B+树的优势1、更加高效的单元素查找
B+树的查找元素3的过程：
第一次磁盘IO
第二次磁盘IO
第三次磁盘IO
这个过程看下来，貌似与B树的查询过程没有什么区别。但实际上有两点不一样：
a、首先B+树的中间节点不存储卫星数据，所以同样大小的磁盘页可以容纳更多的节点元素，如此一来，相同数量的数据下，B+树就相对来说要更加矮胖些，磁盘IO的次数更少。
b、由于只有叶子节点才保存卫星数据，B+树每次查询都要到叶子节点；而B树每次查询则不一样，最好的情况是根节点，最坏的情况是叶子节点，没有B+树稳定。
2、叶子节点形成有顺链表，范围查找性能更优
B树范围查找3-8的过程
a、先查找3
b、再查找4、5、6、7、8，中间过程省略，直接到8的查找
这里查找的范围跨度越大，则磁盘IO的次数越多，性能越差。
B+树范围查找3-11的过程
先从上到下找到下限元素3，然后通过链表指针，依次遍历得到元素5/6/8/9/11；如此一来，就不用像B树那样一个个元素进行查找。
总结
单节点可以存储更多的元素，使得查询磁盘IO次数更少。
所有查询都要查找到叶子节点，查询性能稳定。
所有叶子节点形成有序链表，便于范围查询。
PS:在数据库的聚集索引（Clustered Index）中，叶子节点直接包含卫星数据。在非聚集索引（NonClustered Index）中，叶子节点带有指向卫星数据的指针。
看完上述内容，你们对B+Tree如何理解有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。
