B树
B-树，就是B树，B树的原英文名是B-tree,所以很多翻译为B-树,就会很多人误以为B-树是一种树、B树是另外一种树。其实，B-tree就是B树。
B-树的定义
B树（B-tree）是一种树状数据结构，是一种平衡的多路查找树，能够用来存储排序后的数据。这种数据结构能够让查找数据、循序存取、插入数据及删除的动作，都在对数时间内完成。B树，概括来说是一个一般化的二叉查找树，可以拥有多于2个子节点。与自平衡二叉查找树不同，B-树为系统最优化大块数据的读和写操作。B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度。这种数据结构常被应用在数据库和文件系统的实作上。
一棵m阶的B-树,或为空树,或为满足下列特性的m叉树:
(1)树中每个结点至多有m棵子树(m>=2)。
(2)除非根结点为叶子结点,否则至少有两棵子树。
(3)除根之外的所有非终端结点至少有┌m/2┐棵子树。
(4)每个结点存放至少m/2-1（取上整）和至多m-1个关键字；(至少2个关键字）
(5)非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1；
(6)所有的非终端结点的结构如下:
其中,k1,k2,...,kn为n个按从小到大顺序排列的键值;
(7)所有叶子结点在同一个层次上,且不含有任何信息。
下图是一棵四阶(m=5)B_树的示意图,该树共有四层,所有叶子点均在第四层上。这里为了理解方便我就直接用实际字母的大小来排列C>B>A）(注：通常树结点的首位置要存储此结点的有效数据个数)
B树的查询流程
如上图我要从上图中找到E字母，查找流程如下
（1）获取根节点的关键字进行比较，当前根节点关键字为M，E<M（26个字母顺序），所以往找到指向左边的子节点（二分法规则，左小右大，左边放小于当前节点值的子节点、右边放大于当前节点值的子节点）；
（2）拿到关键字D和G，D<E<G 所以直接找到D和G中间的节点；
（3）拿到E和F，因为E=E 所以直接返回关键字和指针信息（如果树结构里面没有包含所要查找的节点则返回null）；
B树的插入(建立)节点
关键字插入的位置必定在最下 层的非叶结点，有下列几种情况：
1）插入后，该结点的关键字个数n<m， 不修改指针;
2）插入后，该结点的关键字个数 n=m， 则需进行“结点分裂”，令 s =┌m/2┐， 在原结点中保留 （A0，K1，…… ， Ks-1，As-1）； 建新结点 （As，Ks+1，…… ，Kn，An）； 将（Ks，p）插入双亲结点；
3）若双亲为空，则建新的根结点。
例如：定义一个5阶树（平衡5路查找树），现在要把3、8、31、11、23、29、50、28 这些数字构建出一个5阶树出来
a. 先插入 3、8、31、11
b.再插入23、29
插入23时，m=5了，而因5阶树关键字数必<=5-1，所以在┌m/2┐处拆分。
c.再插入50、28
同理，插入50时，m<5，所以不用改变。而插入28时与b步骤相同。
B树节点的删除
(1) 在深度为(h+l)的m阶B-树中删除一个键值k,首先要查到键值k所在的结点及在结点中的位置。若k在非终端节点中，则把该结点的右边(或左边)指针所指子树中的最小(或最大)键值与k对调，使k移到终端节点。
(2) 在终端节点中删除一个键值后,使得该结点的值个数n减1,此时应分以下三种情况进行处理：
a. 若删除后结点中键值数目n≥ ┌m/2┐－1,在该结点中删去键值k连同右边的指针。
b. 若删除后结点中键值数目n< ┌m/2┐－1,且左(或右)兄弟结点的关键字数目＞ ┌m/2┐－1,则把左(或右)兄弟结点中最大(或最小)键值移到父结点中,再把父结点大于(或小于)上移键值的键值下移到被删关键字所在结点中。
c. 若删除后结点中键值数目n< ┌m/2┐－1,及其左、右兄弟结点的键值数目都等于┌m/2┐－1,则就必须进行结点的“合并”,即把应删的键值删去后,将该结点中的剩余键值和指针连同父结点中指向该结点指针的左边(或右边)一个键值ki一起合并到左兄弟(或右兄弟)结点中,将ki从父结点中删去。如果因此使父结点中关键字数目< ┌m/2┐－1,则对此父结点做同样处理,以致于可能直到对根结点做这样的处理而使整个树减少一层。
如果因此使父结点中关键字数目< ┌m/2┐－1,则对此父结点做同样处理,以致于可能直到对根结点做这样的处理而使整个树减少一层。
B树特点：
B树相对于平衡二叉树的不同是，每个节点包含的关键字增多了，特别是在B树应用到数据库中的时候，数据库充分利用了磁盘块的原理（磁盘数据存储是采用块的形式存储的，每个块的大小为4K，每次IO进行数据读取时，同一个磁盘块的数据可以一次性读取出来）把节点大小限制和充分使用在磁盘快大小范围；把树的节点关键字增多后树的层级比原来的二叉树少了，减少数据查找的次数和复杂度;
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