为什么用b 不用b树数据库

使用B树数据库的原因有以下几点：

1. 高效的搜索性能：B树是一种平衡的多叉树，它具有良好的搜索性能。在B树中，每个节点可以存储多个关键字和对应的数据指针，这样可以减少磁盘I/O的次数。B树的搜索复杂度为O(log n)，其中n为节点的数量，因此可以快速地定位到所需的数据。

2. 适应磁盘存储结构：B树的设计目标是适应磁盘存储结构，可以有效地利用磁盘的块大小。B树的节点大小通常与磁盘块大小相等，这样可以减少磁盘I/O的次数，提高读写性能。

3. 支持高并发操作：B树数据库可以支持并发的读写操作。由于B树的节点是平衡的，每个节点的高度相近，因此可以实现并发的插入、删除和修改操作，而不会导致树的不平衡。

4. 支持范围查询：B树数据库可以支持范围查询，即可以根据关键字的范围进行查询。这是因为B树的节点是按照关键字的大小有序排列的，可以通过遍历节点来获取满足范围条件的数据。

5. 稳定的性能表现：B树数据库具有稳定的性能表现。由于B树的节点大小固定，树的高度相对较小，因此可以保证较快的搜索性能。同时，B树的平衡性质可以保证树的高度保持在一个较小的范围内，不会因为数据的增加而导致性能下降。

综上所述，B树数据库具有高效的搜索性能、适应磁盘存储结构、支持高并发操作、支持范围查询和稳定的性能表现等优点，这些都是选择B树数据库的原因。

使用B树数据库而不使用B+树数据库的原因有以下几点：

1. 查询效率：B树数据库的查询效率相对较低。因为B树中的每个节点都包含了数据，当进行查询时，需要逐个比较节点中的数据，这会增加查询的时间复杂度。而B+树数据库只在叶子节点存储数据，内部节点只存储索引信息，查询时只需要在叶子节点进行查找，提高了查询效率。

2. 磁盘空间利用率：B树数据库的磁盘空间利用率较低。因为B树中的每个节点都包含了数据，而且节点之间没有指针连接，导致节点之间存在大量的空闲空间。而B+树数据库的叶子节点只存储数据，内部节点只存储索引信息，并且通过指针连接叶子节点，使得数据存储更加紧凑，提高了磁盘空间利用率。

3. 范围查询效率：B树数据库的范围查询效率相对较低。因为B树中的节点包含了数据，当进行范围查询时，需要遍历多个节点，增加了查询的时间复杂度。而B+树数据库的叶子节点通过指针连接，使得范围查询只需遍历叶子节点，提高了范围查询效率。

4. 数据插入和删除操作：B树数据库的数据插入和删除操作相对复杂。因为B树中的节点包含了数据，当进行插入和删除操作时，需要重新调整节点的结构，可能导致节点的分裂和合并，增加了操作的复杂度。而B+树数据库的叶子节点只存储数据，插入和删除操作只需调整叶子节点的指针连接，减少了操作的复杂度。

综上所述，B+树数据库相对于B树数据库具有更高的查询效率、更高的磁盘空间利用率、更高的范围查询效率以及更简单的数据插入和删除操作。因此，在实际应用中，更倾向于使用B+树数据库。

为了回答这个问题，首先需要了解B树和B+树的特点以及数据库的需求。

B树是一种自平衡的搜索树，它的每个节点可以存储多个关键字和对应的数据指针。B树的特点是每个节点的关键字是有序的，且节点的关键字个数可以超过一个。B树适用于需要频繁插入和删除操作的场景，如文件系统的索引结构。

B+树是在B树的基础上进行了优化的数据结构，它与B树的主要区别在于：B+树的非叶子节点只存储关键字，而不存储数据指针；所有的叶子节点通过一个链表连接起来，可以按照关键字的顺序进行遍历。B+树适用于范围查询的场景，如数据库的索引结构。

那么，为什么在数据库中通常使用B+树而不是B树呢？

1. 磁盘访问效率：数据库中的数据通常存储在磁盘上，B+树的特点使得磁盘访问效率更高。由于B+树的非叶子节点只存储关键字，可以减少磁盘I/O的次数，提高数据的读取效率。而B树的节点需要存储数据指针，会增加磁盘I/O的次数，降低数据的读取效率。

2. 范围查询优化：数据库中的查询操作通常需要涉及范围查询，而B+树的叶子节点通过链表连接，可以按照关键字的顺序进行遍历，提高范围查询的效率。而B树的节点关键字是有序的，但节点之间没有连接，需要进行额外的遍历操作，降低范围查询的效率。

3. 索引空间利用率：B+树的叶子节点存储了所有的数据，而B树的叶子节点只存储了部分数据。这意味着B+树的索引空间利用率更高，可以存储更多的数据。在数据库中，索引的大小对性能有很大的影响，因此B+树更适合作为数据库的索引结构。

综上所述，尽管B树在某些场景下也有一定的优势，但在数据库中通常使用B+树作为索引结构，以提高磁盘访问效率、优化范围查询和提高索引空间利用率。