写在前面，好像不同的教材对b树，b-树的定义不一样。我就不纠结这个到底是叫b-树还是b-树了。
如图所示，区别有以下两点：
- B+树中只有叶子节点会带有指向记录的指针，而B树则所有节点都带有，在内部节点出现的索引项不会再出现在叶子节点中。
- B+树中所有叶子节点都是通过指针连接在一起，而B树不会。
B+树的优点：
- 非叶子节点不会带上指向记录的指针，这样，一个块中可以容纳更多的索引项，一是可以降低树的高度。二是一个内部节点可以定位更多的叶子节点。
- 叶子节点之间通过指针来连接，范围扫描将十分简单，而对于B树来说，则需要在叶子节点和内部节点不停的往返移动。具体的来讲，如何想扫描一次所有数据，对于b+树来说，可以从因为他们的叶子结点是连在一起的，所以可以横向的遍历过去。而对于b-树来说，就这能中序遍历了。
B树的优点：
对于在内部节点的数据，可直接得到，不必根据叶子节点来定位。
B树长什么样子？
红黑树和B树应用场景有何不同？
为什么要设计红黑树？
先说一下红黑树，红黑树有一个比较复杂的规则，红的结点balala怎么样，黑的结点balalal怎么样。大一大二学这些的时候，傻呵呵的想背课文一样背下来，当也不知道为什么要设计成这样。换一句话说，为什么平衡树和红黑树的区别是什么？为什么有了平衡树还要设计出来红黑树？
红黑树的规则：
1）每个结点要么是红的，要么是黑的。
2）根结点是黑的。
3）每个叶结点（叶结点即指树尾端NIL指针或NULL结点）是黑的。
4）如果一个结点是红的，那么它的俩个儿子都是黑的。
5）对于任一结点而言，其到叶结点树尾端NIL指针的每一条路径都包含相同数目的黑结点。
现在想想，我的理解是平衡树（AVL）更平衡，结构上更加直观，时间效能针对读取而言更高，但是维护起来比较麻烦！！！（插入和删除之后，都需要rebalance）。但是，红黑树通过它规则的设定，确保了插入和删除的最坏的时间复杂度是O(log N) 。
设计红黑树的目的，就是解决平衡树的维护起来比较麻烦的问题，红黑树，读取略逊于AVL，维护强于AVL，每次插入和删除的平均旋转次数应该是远小于平衡树。
小结一下：
能用平衡树的地方，就可以用红黑树。用红黑树之后，读取略逊于AVL，维护强于AVL。
红黑树 和 b+树的用途有什么区别？
红黑树多用在内部排序，即全放在内存中的，STL的map和set的内部实现就是红黑树。
B+树多用于外存上时，B+也被成为一个磁盘友好的数据结构。
为什么b+磁盘友好？
磁盘读写代价更低
树的非叶子结点里面没有数据，这样索引比较小，可以放在一个blcok（或者尽可能少的blcok）里面。避免了树形结构不断的向下查找，然后磁盘不停的寻道，读数据。这样的设计，可以降低io的次数。查询效率更加稳定
非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当。遍历所有的数据更方便
B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而其他的树形结构 要中序遍历才可以访问所有的数据。
