Hello哈，又好久没聊大数据相关的东西了，是不是又忘记了吖？这次聊聊B-树的升级版，B+树。前面的内容小伙伴可以回顾一下。

所谓B+树，跟B-树主要有这么几个差别。

1、只有叶子节点会保存数据，根节点和子节点都只把子树最小的值（或最大值）作为索引

2、t阶B+树，除根节点外，每个子节点最多可以保有2t个关键字（索引或数据）

3、叶子节点除了数据外，还有卫星数据（比如一些属性啊什么的）

4、每个叶子节点都有指向下一叶子节点的指针，方便遍历和range 搜索。

怎么去找到一个数据呢？

从根节点开始搜索，找到其中一个子树，然后继续遍历，直到叶子节点。遍历叶子节点的所有数据，从而找到对应的数据。若需要附属数据，则直接拿卫星数据。若需要继续遍历这棵树，则使用next指针进行树的遍历。

那现在有哪些成熟的场景在用B+树呢？

1、数据库索引。

比如Mysql，Oracle等。

2、文件系统索引。

比如NTFS。

3、搜索引擎索引。

比如Lucene以前用B+，现在用FST（Finite State Transducer）了

ElasticSearch是基于Lucene，也就随着变了。

那为什么这些场景会使用B+树呢？跟B-树比起来又有什么差别？

1、搜索更加稳定。B+树的一切搜索都需要付出树的高度那么多的次数来进行遍历，而B-树可能快也可能慢。

2、数据存储更加密集。B+树的一切数据都存在叶子节点中，不同与B-树的数据非常分散，所以同一块硬盘可以比B-树种存储的数据更加集中连续，这样磁盘的手臂就不需要移动太远。

3、数据附属有了根基。B+树的叶子节点有卫星数据，可以用来存放一些不需要被索引但是需要被查询出来的数据，比如数据库的整一行数据。

4、树的遍历更加方便。B+树的叶子节点中，有指向下一个叶子节点的指针。与B-树比较，B-树在遍历的时候只能遍历整棵树进行多个IO操作，而B+树只需要顺序往下对比即可。因为叶子节点都是有序的，所以作为范围查找也比较方便。

那问题来了，这跟大数据计数又有什么关系呢？

请参照上一篇B-树，跟B-树一样。都是将数据存储起来，然后进行搜索，搜索不到就添加到树中。

下一篇可能理论性比较强了，知识难度跳跃性比较高，小伙伴们做好准备。