首先，B樹的建立就是為了優化資料庫查詢，如果採用二叉查詢樹（時間複雜度只要LogN）來進行查詢，那麼在磁碟進行I/O操作時，（資料太大需要進行分頁）每個磁碟頁對應一個節點；最壞情況：查詢次數等於輸的高度（時間複雜度LogN），

自頂向下查詢10：需要4次

那這樣的話，通過將樹變成矮樹胖樹即可；

B樹的結構：

每個節點不超過磁碟頁的大小（這裡是3階B樹，每個磁碟頁大小是3）即可；

每個節點的結構：

B+樹是B樹的變種：

優點：

1.單一節點儲存更多的元素，使得查詢的IO次數更少。（非子葉結點都存放的是索引，只有子葉結點才帶有衛星資料；而B樹的每個節點都有衛星資料，那這樣B+樹的結點會多出空間來放元素，也意味著B+樹比B樹還要矮胖）；

2.所有查詢都要查詢到葉子節點，查詢效能穩定。（B樹最好的情況是根結點就是結果，最壞是子葉結點；而B+樹的資料都要在子葉結點中的衛星資料獲取）

3.所有葉子節點形成有序連結串列，便於範圍查詢。（如果想查詢一個範圍，B樹的時間複雜度要比B+樹高很多）

紅黑樹（logN）：

 第五點很重要，每次自平衡的時候都要依據這一點來進行調整；

 TreeSet和TreeMap中都用到了紅黑樹的結構，Java8中HashMap的衝突解決中也採用了紅黑樹的結構；