为什么要用 B+ 树，而不用普通二叉树？
可以从几个维度去看这个问题，查询是否够快，效率是否稳定，存储数据多少，以及查找磁盘次数。
为什么不用普通二叉树？
普通二叉树存在退化的情况，如果它退化成链表，相当于全表扫描。平衡二叉树相比于二叉查找树来说，查找效率更稳定，总体的查找速度也更快。
为什么不用平衡二叉树呢？
读取数据的时候，是从磁盘读到内存。如果树这种数据结构作为索引，那每查找一次数据就需要从磁盘中读取一个节点，也就是一个磁盘块，但是平衡二叉树可是每个节点只存储一个键值和数据的，如果是 B+ 树，可以存储更多的节点数据，树的高度也会降低，因此读取磁盘的次数就降下来啦，查询效率就快。
为什么用 B+ 树而不用 B 树呢？
B+相比较B树，有这些优势：
- 它是 B Tree 的变种，B Tree 能解决的问题，它都能解决。
B Tree 解决的两大问题：每个节点存储更多关键字；路数更多
- 扫库、扫表能力更强
如果我们要对表进行全表扫描，只需要遍历叶子节点就可以 了，不需要遍历整棵 B+Tree 拿到所有的数据。
- B+Tree 的磁盘读写能力相对于 B Tree 来说更强，IO次数更少
根节点和枝节点不保存数据区， 所以一个节点可以保存更多的关键字，一次磁盘加载的关键字更多，IO次数更少。
- 排序能力更强
因为叶子节点上有下一个数据区的指针，数据形成了链表。
- 效率更加稳定
B+Tree 永远是在叶子节点拿到数据，所以 IO 次数是稳定的。
Hash 索引和 B+ 树索引区别是什么？
- B+ 树可以进行范围查询，Hash 索引不能。
- B+ 树支持联合索引的最左侧原则，Hash 索引不支持。
- B+ 树支持 order by 排序，Hash 索引不支持。
- Hash 索引在等值查询上比 B+ 树效率更高。
- B+ 树使用 like 进行模糊查询的时候，like 后面（比如 % 开头）的话可以起到优化的作用，Hash 索引根本无法进行模糊查询。
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