结点的分支数等于关键字数+1，最大的分支数就是B-树的阶数，因此m阶的B-树中结点最多有m个分支
B-Tree
摘抄自：https://www.jianshu.com/p/7dedb7ebe033
B-树中所有结点中孩子结点个数的最大值成为B-树的阶，通常用m表示，从查找效率考虑，一般要求m>=3。一棵m阶B-树或者是一棵空树，或者是满足以下条件的m叉树。
1）每个结点最多有m个分支（子树）；而最少分支数要看是否为根结点，如果是根结点且不是叶子结点，则至少要有两个分支，非根非叶结点至少有ceil(m/2)个分支，这里ceil代表向上取整。
2）如果一个结点有n-1个关键字，那么该结点有n个分支。这n-1个关键字按照递增顺序排列。
3）每个结点的结构为：
| n | k1 | k2 | ... | kn |
|---|---|---|---|---|
| p0 | p1 | p2 | ... | pn |
其中，n为该结点中关键字的个数；ki为该结点的关键字且满足ki<ki+1；pi为该结点的孩子结点指针且满足pi所指结点上的关键字大于ki且小于ki+1，p0所指结点上的关键字小于k1，pn所指结点上的关键字大于kn。
4）结点内各关键字互不相等且按从小到大排列。
5）叶子结点处于同一层；可以用空指针表示，是查找失败到达的位置。
注：平衡m叉查找树是指每个关键字的左侧子树与右侧子树的高度差的绝对值不超过1的查找树，其结点结构与上面提到的B-树结点结构相同，由此可见，B-树是平衡m叉查找树，但限制更强，要求所有叶结点都在同一层。
光看上面的解释可能大家对B-树理解的还不是那么透彻，下面我们用一个实例来进行讲解。
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上面的图片显示了一棵B-树，最底层的叶子结点没有显示。我们对上面提到的5条特点进行逐条解释：
1）结点的分支数等于关键字数+1，最大的分支数就是B-树的阶数，因此m阶的B-树中结点最多有m个分支，所以可以看到，上面的一棵树是一个5-阶B-树。
2）因为上面是一棵5阶B-树，所以非根非叶结点至少要有ceil(5/2)=3个分支。根结点可以不满足这个条件，图中的根结点有两个分支。
3）如果根结点中没有关键字就没有分支，此时B-树是空树，如果根结点有关键字，则其分支数比大于或等于2，因为分支数等于关键字数+1.
4）上图中除根结点外，结点中的关键字个数至少为2，因为分支数至少为3，分支数比关键字数多1，还可以看出结点内关键字都是有序的，并且在同一层中，左边结点内所有关键字均小于右边结点内的关键字，例如，第二层上的两个结点，左边结点内的关键字为15，26，他们均小于右边结点内的关键字39和45.
B-树一个很重要的特征是，下层结点内的关键字取值总是落在由上层结点关键字所划分的区间内，具体落在哪个区间内可以由指向它的指针看出。例如，第二层最左边的结点内的关键字划分了三个区间，小于15，15到26，大于26，可以看出其下层中最左边结点内的关键字都小于15，中间结点的关键字在15和26之间，右边结点的关键字大于26.
5）上图中叶子结点都在第四层上，代表查找不成功的位置。
B+Tree
B-Tree有许多变种，其中最常见的是B+Tree，例如MySQL就普遍使用B+Tree实现其索引结构。
一个m阶的B+树具有如下几个特征：
1.有k个子树的中间节点包含有k个元素（B树中是k-1个元素），每个元素不保存数据，只用来索引，所有数据都保存在叶子节点。
2.所有的叶子结点中包含了全部元素的信息，及指向含这些元素记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。
3.所有的中间节点元素都同时存在于子节点，在子节点元素中是最大（或最小）元素。
与B-Tree相比，B+Tree有以下不同点：
内节点不存储data，只存储key；叶子节点不存储指针。
所有叶子节点形成有序链表，便于范围查询。
图3是一个简单的B+Tree示意。
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图3
由于并不是所有节点都具有相同的域，因此B+Tree中叶节点和内节点一般大小不同。这点与B-Tree不同，虽然B-Tree中不同节点存放的key和指针可能数量不一致，但是每个节点的域和上限是一致的，所以在实现中B-Tree往往对每个节点申请同等大小的空间。
一般来说，B+Tree比B-Tree更适合实现外存储索引结构，具体原因与外存储器原理及计算机存取原理有关，将在下面讨论。
带有顺序访问指针的B+Tree
一般在数据库系统或文件系统中使用的B+Tree结构都在经典B+Tree的基础上进行了优化，增加了顺序访问指针。
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图4
如图4所示，在B+Tree的每个叶子节点增加一个指向相邻叶子节点的指针，就形成了带有顺序访问指针的B+Tree。做这个优化的目的是为了提高区间访问的性能，例如图4中如果要查询key为从18到49的所有数据记录，当找到18后，只需顺着节点和指针顺序遍历就可以一次性访问到所有数据节点，极大提到了区间查询效率。
这一节对B-Tree和B+Tree进行了一个简单的介绍，下一节结合存储器存取原理介绍为什么目前B+Tree是数据库系统实现索引的首选数据结构。
参考文献
[0] http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html
[1] Baron Scbwartz等 著，王小东等 译；高性能MySQL（High Performance MySQL）；电子工业出版社，2010
[2] Michael Kofler 著，杨晓云等 译；MySQL5权威指南（The Definitive Guide to MySQL5）；人民邮电出版社，2006
[3] 姜承尧 著；MySQL技术内幕-InnoDB存储引擎；机械工业出版社，2011
[4] D Comer, Ubiquitous B-tree; ACM Computing Surveys (CSUR), 1979
[5] Codd, E. F. (1970). "A relational model of data for large shared data banks". Communications of the ACM, , Vol. 13, No. 6, pp. 377-387
[6] MySQL5.1参考手册 - http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/zh/index.html
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