6.B+Tree 检索原理

B+树的创建（索引的创建）
1.比如为phoneNum创建了一个索引，phoneNum这列保存了很多的手机号码
2.索引创建的过程中，会为这些数据进行适当的编码（根据这个数据所在的物理地址），如 3670 可能编成 66 这个号码
3.然后根据所有编成的号码，创建一些对比值，这些对比值实际上是不存在的，
4.将这些对比值作为根和支，编成的号码作为叶子，这些叶子节点都是一个一个的引用，指向了实际数据的物理地址
构成一颗多路径的树，可以是二叉，也可以是三、四叉
注：在和对比值比较的过程中，最后叶子节点的排列也是按照一定顺序的，如比它小，就排在左边，小就排在右边，所以索引是一种排好序的数据结构
5.将这棵树，以文件的方式存储在磁盘中

B+树的使用（索引的使用）
1.当使用的 sql语句用到了phoneNum时，这颗B树被加载到了内存中，此时我的查询条件比如说是 3670，
2.会使用 3670 对应的 编成的号码66，去查询这棵树，这样一层一层查下去，最终拿到66
3.拿到66之后，再去取出 3670
（66 这是一个引用，指向了 3670 对应的物理地址，）

树的高度决定了 io操作的次数，三层就会进行三次io操作，从磁盘中去读数据

　　

B树和B+树区别：B+树是B树的一种变种
　　1.B树中同一键值不会出现多次，并且它有可能出现在叶结点，也有可能出现在非叶结点中。
　　   而B+树的键一定会出现在叶结点中，并且有可能在非叶结点中也有可能重复出现，以维持B+树的平衡。
　　2.因为B树键位置不定，且在整个树结构中只出现一次，虽然可以节省存储空间，
　　   但使得在插入、删除操作复杂度明显增加。B+树相比来说是一种较好的折中。
　　3.B树的查询效率与键在树中的位置有关，最大时间复杂度与B+树相同(在叶结点的时候)，
　　   最小时间复杂度为1(在根结点的时候)。而B+树的时候复杂度对某建成的树是固定的

事实上，在MySQL数据库中，诸多存储引擎使用的是B+树，即便其名字看上去是BTREE。Innodb和 Myisam 都是使用B+树来创建索引