B 树英文是 B-Tree，所以中文的B树或者B-树都是同一个东西。至于其中的字母B，则不代表任何东西，既不是 Binary，也不是 Balance.

B树的数据结构定义

B 树是一种多路搜索树，对于一个 m-阶 的B树：

• Every node has at most m children. 每个结点最多有m个子结点
• Every non-leaf node (except root) has at least ⌈m/2⌉ child nodes. 每个结点（除了根结点）最少有⌈m/2⌉个子结点
• The root has at least two children if it is not a leaf node. 根结点至少有两个子结点（除非根结点就是叶结点）
• A non-leaf node with k children contains k − 1 keys. 如果一个结点有 k 个子结点，说明它含有 k - 1 个 key.
• All leaves appear in the same level and carry no information. 所有的叶结点都处在同一层并且不携带任何信息（其实就是None）

从定义中可以看出，B树和其它的平衡查找树的最大区别就是不再是一个二叉树，每个结点可以存放多个值（key），并且指向多个子结点。具体地说，一个结点中存放的数据结构为：(n，a0，K1，a1，K2，…，Kn，an)，其中 n 代表这个结点含有的 key 的个数，Ki 代表存放的key（也就是二叉树中的value，比如2，23，57...），按升序排列，ai 则是指向子结点的指针，并且 ai 指向的子结点中存放的 key 值总是大于 ai 左边的 key 小于 ai 右边的 key（注意是开区间）。比如a1指向的子结点中存放的元素一定介于K1和K2之间。

B树比起平衡搜索树更加矮胖，这样做大大减小了树的高度，在B树中插入时，B树的高度也会增长得很缓慢，因为每一层都可以容纳很多元素。在最好的情况下，每个结点都被填满，即存放了 m - 1 个元素，最好情况下，B 树的高度为：

最坏情况下，每个结点只有 d = ⌈m/2⌉ 个子结点，B树的高度为：

由于B树在高度方面有很大优势，因此，对于文件系统以及数据库，B树是一个不错的选择。在这类应用中，磁盘IO的时间已经远远超过了读取到数据之后在内存中进行处理的时间，所以提升速度的关键是减小磁盘IO。如果每读一次结点，都要进行一次磁盘IO，那当然是希望尽量减少读结点的次数，即使在B树种读了一个结点之后会需要在内存中进行多次比较（一个结点里面有很多元素），那样也会快得多。

关于B树，推荐阅读：B-tree - Wikipedia

B 树的查找和插入

B树的查找类似于二叉搜索树的查找，在每个结点，找到待查找元素在哪个范围之间，再进入对应的子结点继续比较

插入元素的时候，先找到元素应该插入的位置，此时：

如果该结点存放的元素数量还没有超过最大限制，那么直接将该元素插入该结点

如果该结点已经满了，那就将其分裂（Split）为两个结点：

• 首先从该结点存放的所有元素以及待插入元素中选出一个中位数；
• 把小于中位数的元素放在分裂出来的左结点，大于中位数的元素放在右结点；
• 这个中位数则插入该结点的父结点。如果父结点已满，继续往上分裂；如果没有父结点，则创造一个新的父结点（会增加树的高度）

这个网站提供了B树的可视化操作：BTree Visualization

B 树的删除

参考：

• B 树和 B+ 树的插入、删除图文详解

B+ 树

B+ 树是B 树的变种。广泛用于各种文件系统和数据库引擎中。B+ 树的定义与B树基本相同，不同的地方在于：

• 如果一个结点有 k 个 key，那它有k个子结点
• 子结点中的数据大于等于左边的 key 小于右边的 key
• 叶结点中以链表（有序）的形式存放了所有的数据，也包含中间结点的key（因此，B+ 树的搜索总是会到达叶结点，中间结点不保存数据，只是用来索引的）