B+树的特点

1. 多叉树结构: B+树是一种多叉树，其中每个节点通常有多个子节点。

2. 所有叶子节点在同一层: B+树的所有叶子节点都位于同一层，并且通过指针相连，这有助于快速的范围查询。

3. 非叶子节点仅存储键和子节点指针: 在B+树中，非叶子节点不存储数据，只存储键（索引值）和指向子节点的指针。这意味着非叶子节点可以存储更多的键，提高树的分支因子，从而降低树的高度。

4. 叶子节点存储数据指针: 叶子节点存储数据记录的键和指向实际数据记录的指针。

B+树的操作

1. 查找: 查找操作从根节点开始，根据键值顺序遍历树，直到找到相应的叶子节点。由于B+树是平衡的，查找操作的时间复杂度为O(log n)。

2. 插入: 插入新键时，首先找到应该插入的叶子节点。如果该节点有空间，则直接插入；如果没有空间，需要将节点分裂，并可能导致上层节点的分裂，这可能一直传播到根节点。

3. 删除: 删除操作涉及到找到相应的键并将其从叶子节点中移除。如果这导致节点下溢，可能需要节点的合并或从相邻节点借键，这可能导致上层节点的调整。

为什么使用B+树

• 高效的读写操作: B+树通过减少磁盘I/O操作优化了读写性能，因为它的平衡结构减少了到达任何数据记录所需的步骤数。

• 优化范围查询: 由于叶子节点通过指针相连，范围查询变得非常高效，只需遍历叶子节点即可。

• 更好的缓存局部性: B+树的结构利于操作系统的缓存机制，使得对树的操作更加高效。

MySQL中的B+树应用

• 主键索引: InnoDB存储引擎使用B+树来实现主键索引，其中叶子节点直接包含了行数据。

• 二级索引（非聚簇索引）: 二级索引的叶子节点包含索引的键值和指向主键索引记录的指针。