在磁盘存储和内存有序的数据管理中，B 树与 B + 树是核心的数据结构，二者均通过 “多路平衡” 特性减少 IO 次数，但在数据存储方式、查询逻辑上存在本质差异。
一、B 树（Balance Tree）：多路平衡搜索树
B 树是 “多路平衡搜索树” 的统称，核心特点是所有节点均可能存储数据，且叶子节点在同一层，保证查询效率稳定。
1. B 树的核心定义（以 m 阶 B 树为例）
“阶（m）” 表示节点最多包含的子节点数，其结构需满足以下规则：
- 每个节点最多存储
m-1个关键字（按升序排列），对应m个子节点； - 根节点：若不是叶子，至少有 2 个子节点（关键字数 ≥1）；
- 非根非叶节点：至少有
⌈m/2⌉个子节点（关键字数 ≥⌈m/2⌉ - 1）； - 所有叶子节点位于同一层，无链表连接。
2. B 树结构图示（以 3 阶 B 树为例）
3 阶 B 树的节点最多含 2 个关键字、3 个子节点，非根节点至少含 1 个关键字、2 个子节点，结构如下：
[15] —— 根节点（1个关键字，2个子节点）
/ \
/ \
[5, 10] [20, 25] —— 非叶节点（2个关键字，3个子节点）
/ | \ / | \
/ | \ / | \
[2,3] [7] [12] [18] [22] [28,30] —— 叶子节点（存储数据，同层）
↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑
数据 数据 数据 数据 数据 数据 —— 所有节点均含数据- 查询逻辑：如查找 “7”，路径为
15 → 5,10 → 7，找到数据后直接返回（无需到叶子节点）； - 特点：随机查询可能提前终止，但范围查询需回溯父节点（如查 “5-20”，需分别遍历左、中分支，效率低）。
二、B + 树（数据库索引首选）
B + 树是 B 树的 “索引 - 数据分离” 变种，核心特点是仅叶子节点存储完整数据，非叶子节点仅存索引关键字，且叶子节点通过链表连接，专为磁盘 IO 和范围查询优化。
1. B + 树的核心定义（以 m 阶 B + 树为例）
基于 B 树扩展，规则差异如下：
- 非叶子节点：仅存储 “索引关键字” 和子节点指针，不存实际数据；
- 叶子节点：存储所有关键字及对应数据（或数据地址），按顺序排列，且通过双向链表连接；
- 所有查询必须到达叶子节点（即使非叶子节点有目标关键字，也需到叶子节点获取数据）；
- 非叶子节点的关键字是叶子节点的 “索引副本”（如非叶节点的 “15”，在叶子节点中也存在）。
2. B + 树结构图示（以 3 阶 B + 树为例）
3 阶 B + 树的非叶节点最多含 2 个索引关键字、3 个子节点，叶子节点含数据并通过链表连接，结构如下：
[15, 25] —— 根节点（仅索引，无数据）
/ | \
/ | \
[5, 10] [20, 25] [30, 35] —— 非叶节点（仅索引，无数据）
/ | \ / | \ / | \
/ | \ / | \ / | \
[2,3] [7] [12,15] [18,20] [22] [28,30] [32] [36,38] —— 叶子节点（存数据）
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双向链表（支持范围查询）- 查询逻辑：如查找 “7”，路径为
15,25 → 5,10 → 7（必须到叶子节点）； - 范围查询逻辑：如查 “5-20”，找到起始叶子节点 “5” 后，沿双向链表遍历至 “20”，无需回溯父节点，效率极高。
三、B 树与 B + 树的构成步骤及图解
1. B 树的构成步骤
B 树是一种自平衡的多路搜索树，构建过程遵循以下步骤：
步骤 1：确定 B 树的阶数
阶数 m 表示一个节点最多能包含的子节点数量，一个 m 阶 B 树的节点最多包含 m-1 个关键字。
以 3 阶 B 树为例（每个节点最多 2 个关键字，3 个子节点）：
节点结构：[关键字1, 关键字2]
/ | \
子树1 子树2 子树3在 B 树和 B + 树中，关键字（Key） 是指用于索引和排序的核心数据项，类似于字典中的 “单词”，通过它可以快速定位到对应的数据。
具体来说，关键字有两个核心作用：
- 排序依据：同一节点内的关键字按升序排列，形成有序结构
- 索引功能：通过关键字可以确定数据的存储位置或子树的范围
举例说明：
假设我们用数字作为关键字构建 B 树，存储学生信息（关键字是学号）：
- 关键字就是具体的学号：
5、10、15 - 节点中的关键字排序后：
[5, 10, 15] - 每个关键字对应着具体的学生数据（如姓名、成绩等），或指向存储这些数据的子树
在 B + 树中：
- 非叶节点的关键字：仅作为索引（如
[5, 10]），用于定位子树 - 叶节点的关键字：既作为索引，又关联着实际数据（如
[5(张三), 10(李四)]）
简单理解：关键字就像图书馆的书号，通过书号（关键字）可以快速找到对应的书籍（数据），而不需要逐个翻阅。
步骤 2：插入关键字并保持排序
新关键字插入到合适的叶子节点，保持节点内关键字有序：
初始插入5：
[5]
插入3（小于5，放左侧）：
[3, 5]
插入7（大于5，放右侧）：
[3, 5, 7] // 此时节点关键字数超过2（3阶B树最大2个），需要分裂步骤 3：节点分裂（保持平衡）
当节点关键字数超过上限时，中间关键字上移，节点分裂为两个：
分裂[3,5,7]：
[5] // 中间关键字上移为父节点
/ \
[3] [7] // 分裂为两个子节点步骤 4：继续插入并调整
插入1、9：
[5]
/ \
[1,3] [7,9]
插入6（会导致右侧节点分裂）：
[5,7]
/ | \
[1,3] [6] [9]2. B + 树的构成步骤
B + 树是 B 树的变种，构建过程略有不同：
步骤 1：确定 B + 树的阶数
与 B 树类似，但非叶子节点仅作为索引，不存储实际数据。
以 3 阶 B + 树为例：
非叶节点（仅索引）：[关键字1, 关键字2]
/ | \
子树1 子树2 子树3
叶节点（存数据）：[关键字1(数据), 关键字2(数据)]步骤 2：插入关键字到叶节点
所有关键字都插入到叶节点，保持有序：
插入5、3、7：
叶节点：[3(数据),5(数据),7(数据)] // 超过上限，需要分裂步骤 3：叶节点分裂并更新索引
叶节点分裂后，将分裂点关键字添加到父节点作为索引：
分裂后：
[5] // 父节点（仅索引）
/ \
[3(数据)] [5(数据),7(数据)] // 叶节点
↖ ↗
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链表步骤 4：继续插入并维护链表
叶节点之间通过链表连接，方便范围查询：
插入1、9、6后：
[5,7]
/ | \
[1,3] [5,6] [7,9]
↖ ↗ ↖ ↗
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双向链表3. B 树与 B + 树构建对比
| 构建步骤 | B 树 | B + 树 |
|---|---|---|
| 数据存储 | 所有节点都可存储数据 | 仅叶节点存储数据 |
| 分裂影响 | 可能影响任何层级节点 | 主要影响叶节点，索引随之更新 |
| 链表结构 | 无链表 | 叶节点通过双向链表连接 |
| 关键字重复 | 每个关键字只出现一次 | 非叶节点的关键字在叶节点中重复出现 |
B 树构建更简单，适合随机访问；B + 树构建时需维护额外的链表结构，但更适合范围查询和磁盘存储系统。
四、B 树与 B + 树的核心区别
| 对比维度 | B 树 | B + 树 |
|---|---|---|
| 数据存储位置 | 所有节点（根、非叶、叶子）均存数据 | 仅叶子节点存数据，非叶节点仅存索引 |
| 查询路径长度 | 不稳定（可能在非叶节点找到数据） | 稳定（必须到叶子节点，路径长度固定） |
| 范围查询效率 | 低（需回溯父节点，多次遍历分支） | 高（叶子节点双向链表，一次遍历） |
| 空间利用率 | 低（非叶节点存数据，单次 IO 加载少） | 高（非叶节点仅存索引，单次 IO 加载多） |
| 数据一致性 | 差（数据分散存储，更新易导致节点分裂） | 好（数据集中在叶子，更新影响小） |
| 适用场景 | 内存有序数据、少量数据随机访问 | 磁盘存储（数据库索引、文件系统） |
五、B 树与 B + 树在 Java、MySQL 中的应用体现
1. Java 中的应用：B 树变种（红黑树）为主
Java 中无直接的 “标准 B 树” 实现，但核心有序集合依赖红黑树（B 树的 2 阶变种，本质是 “自平衡二叉搜索树”），同时磁盘相关模块隐含 B 树思想。
| Java 组件 | 底层结构 | 应用场景与 B 树 / B + 树的关联 |
|---|---|---|
TreeMap/TreeSet | 红黑树（2 阶 B 树变种） | - 内存中有序键值对管理，保证O(log n)的增删改查效率；- 红黑树通过 “平衡” 保证查询稳定，类似 B 树的 “多路平衡” 思想，但仅 2 路分支（适合内存）。 |
java.nio文件系统 | B 树（部分实现） | - 本地文件系统的索引（如 EXT4）使用 B 树，因文件路径查询多为 “随机访问”，无需频繁范围查询，B 树的提前终止特性更优。 |
2. MySQL 中的应用：B + 树为绝对核心
MySQL 的索引实现与存储引擎强相关，InnoDB（默认） 和 MyISAM 均基于 B + 树，但数据与索引的关联方式不同，且均弃用 B 树（因范围查询需求高频）。
（1）InnoDB 引擎的 B + 树索引
InnoDB 的核心特性是 “聚簇索引”，即主键索引与数据物理存储绑定，结构如下：
- 主键索引（聚簇索引）：
- 叶子节点：直接存储完整的行数据（按主键顺序排列）；
- 非叶节点：存储主键值 + 子节点指针（仅索引）；
- 示例（主键为
id）：
顶层非叶节点
[10, 20]
/ | \
/ | \
中层非叶节点 中层非叶节点 中层非叶节点
[5, 8] [12, 15] [25, 30]
/ | \ / | \ / | \
/ | \ / | \ / | \
叶子节点 叶子节点 叶子节点 ... 叶子节点 叶子节点
[id=5, ...] [id=8, ...] [id=12, ...] ... [id=25, ...] [id=30, ...]
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叶子节点通过双向链表连接- 非叶节点（顶层、中层）：仅存储主键值（如 10、20、5、8 等）和子节点指针，不存储实际行数据，仅用于索引定位
- 叶子节点：存储完整的行数据（包含所有字段），且严格按照主键值升序排列
- 双向链表：所有叶子节点通过链表连接，支持高效的范围查询（如
WHERE id BETWEEN 5 AND 20）
辅助索引（非聚簇索引）：
- 叶子节点：存储 “索引列值 + 主键值”（不存完整数据）；
- 查询逻辑：先查辅助索引得到主键，再通过主键索引查完整数据（称为 “回表”）；
- 示例（索引列为
name）：
顶层非叶节点
[Li, Zhang]
/ | \
/ | \
中层非叶节点 中层非叶节点 中层非叶节点
[Chen, Han] [Liu, Wang] [Zhao, Zhou]
/ | \ / | \ / | \
/ | \ / | \ / | \
叶子节点 叶子节点 叶子节点 ... 叶子节点 叶子节点
[name=Chen, id=3] [name=Han, id=7] ... [name=Zhao, id=22]
↗ ↖ ↗ ↖ ↗ ↖
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叶子节点通过双向链表连接- 非叶节点：存储索引列值（如 Li、Zhang、Chen 等）和子节点指针，用于索引定位
- 叶子节点：存储
索引列值+主键值（如name=Chen对应id=3），不存储完整行数据 - 回表查询：通过辅助索引查询时，需先找到对应主键值，再到聚簇索引中查询完整行数据（这就是 "回表"）
- 双向链表：同样支持范围查询（如
WHERE name BETWEEN 'Chen' AND 'Wang'）
InnoDB 通过这种 B + 树结构实现了索引的高效查询：
- 聚簇索引：直接定位完整数据，适合按主键查询
- 辅助索引：通过 "索引列→主键→完整数据" 的路径查询，适合按非主键字段过滤
- 双向链表：让范围查询无需回溯父节点，大幅提升效率
（2）MyISAM 引擎的 B + 树索引
MyISAM 的索引与数据完全分离（非聚簇索引），结构差异如下：
- 叶子节点：存储 “索引列值 + 数据行的物理地址”（而非主键）；
- 查询逻辑：通过索引找到物理地址后，直接到磁盘对应位置读取数据（无需回表）；
- 缺点：数据更新可能导致物理地址变化，需同步更新所有索引，效率低于 InnoDB。
（3）MySQL 选择 B + 树的核心原因
- 磁盘 IO 效率高：非叶节点仅存索引，单次 IO 可加载更多关键字（减少 IO 次数，磁盘 IO 是数据库性能瓶颈）；
- 范围查询友好：叶子节点双向链表支持
ORDER BY、BETWEEN等操作，无需回溯； - 数据集中存储：所有数据在叶子节点，更新时仅需调整叶子节点，一致性更好。
六、总结
- B 树：适合内存中少量有序数据的随机访问（如 Java
TreeMap的红黑树），但范围查询和磁盘 IO 效率低； - B + 树：通过 “索引 - 数据分离” 和 “叶子链表” 优化，成为数据库索引（MySQL InnoDB/MyISAM）、文件系统的首选，完美适配磁盘 IO 和范围查询需求。