16. B樹和B+樹的區別

（1）在B樹中，你可以將鍵和值存放在內部節點和葉子節點；但在B+樹中，內部節點都是鍵，沒有值，葉子節點同時存放鍵和值。

（2）B+樹的葉子節點有一條鏈相連，而B樹的葉子節點各自獨立。

17. 使用B樹的好處B樹可以在內部節點同時存儲鍵和值，因此，把頻繁訪問的數據放在靠近根節點的地方將會大大提高熱點數據的查詢效率。這種特性使得B樹在特定數據重復多次查詢的場景中更加高效。

18. 使用B+樹的好處由于B+樹的內部節點只存放鍵，不存放值，因此，一次讀取，可以在內存頁中獲取更多的鍵，有利于更快地縮小查找范圍。B+樹的葉節點由一條鏈相連，因此，當需要進行一次全數據遍歷的時候，B+樹只需要使用O(logN)時間找到最小的一個節點，然后通過鏈進行O(N)的順序遍歷即可。而B樹則需要對樹的每一層進行遍歷，這會需要更多的內存置換次數，因此也就需要花費更多的時間

19. Hash索引和B+樹所有有什么區別或者說優劣呢?首先要知道Hash索引和B+樹索引的底層實現原理：hash索引底層就是hash表，進行查找時，調用一次hash函數就可以獲取到相應的鍵值，之后進行回表查詢獲得實際數據。B+樹底層實現是多路平衡查找樹。對于每一次的查詢都是從根節點出發，查找到葉子節點方可以獲得所查鍵值，然后根據查詢判斷是否需要回表查詢數據。那么可以看出他們有以下的不同：

（1）hash索引進行等值查詢更快(一般情況下)，但是卻無法進行范圍查詢。因為在hash索引中經過hash函數建立索引之后，索引的順序與原順序無法保持一致，不能支持范圍查詢。而B+樹的的所有節點皆遵循(左節點小于父節點，右節點大于父節點，多叉樹也類似)，天然支持范圍。

（2）hash索引不支持使用索引進行排序，原理同上。

（3）hash索引不支持模糊查詢以及多列索引的最左前綴匹配。原理也是因為hash函數的不可預測。AAAA和AAAAB的索引沒有相關性。

（4）hash索引任何時候都避免不了回表查詢數據，而B+樹在符合某些條件(聚簇索引，覆蓋索引等)的時候可以只通過索引完成查詢。

（5）hash索引雖然在等值查詢上較快，但是不穩定。性能不可預測，當某個鍵值存在大量重復的時候，發生hash碰撞，此時效率可能極差。而B+樹的查詢效率比較穩定，對于所有的查詢都是從根節點到葉子節點，且樹的高度較低。因此，在大多數情況下，直接選擇B+樹索引可以獲得穩定且較好的查詢速度。而不需要使用hash索引。

20. 數據庫為什么使用B+樹而不是B樹

（1）B樹只適合隨機檢索，而B+樹同時支持隨機檢索和順序檢索；

（2）B+樹空間利用率更高，可減少I/O次數，磁盤讀寫代價更低。一般來說，索引本身也很大，不可能全部存儲在內存中，因此索引往往以索引文件的形式存儲的磁盤上。這樣的話，索引查找過程中就要產生磁盤I/O消耗。B+樹的內部結點并沒有指向關鍵字具體信息的指針，只是作為索引使用，其內部結點比B樹小，盤塊能容納的結點中關鍵字數量更多，一次性讀入內存中可以查找的關鍵字也就越多，相對的，IO讀寫次數也就降低了。而IO讀寫次數是影響索引檢索效率的最大因素；

（3）B+樹的查詢效率更加穩定。B樹搜索有可能會在非葉子結點結束，越靠近根節點的記錄查找時間越短，只要找到關鍵字即可確定記錄的存在，其性能等價于在關鍵字全集內做一次二分查找。而在B+樹中，順序檢索比較明顯，隨機檢索時，任何關鍵字的查找都必須走一條從根節點到葉節點的路，所有關鍵字的查找路徑長度相同，導致每一個關鍵字的查詢效率相當。

（4）B-樹在提高了磁盤IO性能的同時并沒有解決元素遍歷的效率低下的問題。B+樹的葉子節點使用指針順序連接在一起，只要遍歷葉子節點就可以實現整棵樹的遍歷。而且在數據庫中基于范圍的查詢是非常頻繁的，而B樹不支持這樣的操作。

（5）增刪文件（節點）時，效率更高。因為B+樹的葉子節點包含所有關鍵字，并以有序的鏈表結構存儲，這樣可很好提高增刪效率。

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總結

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