B-树，B+树与B*树的优缺点比较

B-树是一种平衡的多路查找(又称排序)树，在文件系统中有所应用。主要用作文件的索引。其中的B就表示平衡(Balance) 

B+树有一个最大的好处，方便扫库，B树必须用中序遍历的方法按序扫库，而B+树直接从叶子结点挨个扫一遍就完了。 

B+树支持range-query(区间查询)非常方便，而B树不支持。这是数据库选用B+树的最主要原因。 

比如要查 5-10之间的，B+树一把到5这个标记，再一把到10，然后串起来就行了，B树就非常麻烦。B树的好处，就是成功查询特别有利，因为树的高度总体要比B+树矮。不成功的情况下，B树也比B+树稍稍占一点点便宜。 

B树的优势是当你要查找的值恰好处在一个非叶子节点时，查找到该节点就会成功并结束查询， 而B+树由于非叶节点只是索引部分，这些节点中只含有其子树中的最大(或最小)关键字，当非终端节点上的关键字等于给点值时，查找并不终止，而是继续向下直到叶子节点。 因此在B+树中，无论查找成功与否，都是走了一条从根到叶子节点的路径 。 

有很多基于频率的搜索是选用B树，越频繁query的结点越往根上走，前提是需要对query做统计，而且要对key做一些变化。 
另外B树也好B+树也好，根或者上面几层因为被反复query，所以这几块基本都在内存中，不会出现读磁盘IO，一般已启动的时候，就会主动换入内存。 mysql底层存储是用B+树实现的，因为内存中B+树是没有优势的，但是一到磁盘，B+树的威力就出来了。 


B*树 
是B+树的变体，在B+树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针；B*树定义了非叶子结点关键字个数至少为(2/3)*M，即块的最低使用率为2/3（代替B+树的1/2）； 
B+树的分裂：当一个结点满时，分配一个新的结点，并将原结点中1/2的数据复制到新结点，最后在父结点中增加新结点的指针；B+树的分裂只影响原结点和父结点，而不会影响兄弟结点，所以它不需要指向兄弟的指针； 
B*树的分裂：当一个结点满时，如果它的下一个兄弟结点未满，那么将一部分数据移到兄弟结点中，再在原结点插入关键字，最后修改父结点中兄弟结点的关键字（因为兄弟结点的关键字范围改变了）；如果兄弟也满了，则在原结点与兄弟结点之间增加新结点，并各复制1/3的数据到新结点，最后在父结点增加新结点的指针； 
所以，B*树分配新结点的概率比B+树要低，空间使用率更高；