从B?树、B+?树、B* 树谈到R?树
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作者：July、weedge、Frankie。编程艺术室出品。
说明：本文从B树开始谈起，然后论述B+树、B*树，最后谈到R?树。其中B树、B+树及B*树部分由weedge完成，R?树部分由Frankie完成，全文最终由July统稿修订完成。
出处：http://blog.csdn.net/v_JULY_v?。
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第一节、B树、B+树、B*树
1.前言：
动态查找树主要有：二叉查找树（Binary Search Tree），平衡二叉查找树（Balanced Binary Search Tree），红黑树(Red-Black Tree )，B-tree/B+-tree/ B*-tree?(B~Tree)。前三者是典型的二叉查找树结构，其查找的时间复杂度O(log2N)与树的深度相关，那么降低树的深度自然会提高查找效率。
但是咱们有面对这样一个实际问题：就是大规模数据存储中，实现索引查询这样一个实际背景下，树节点存储的元素数量是有限的（如果元素数量非常多的话，查找就退化成节点内部的线性查找了），这样导致二叉查找树结构由于树的深度过大而造成磁盘I/O读写过于频繁，进而导致查询效率低下（为什么会出现这种情况，待会在外部存储器-磁盘中有所解释），那么如何减少树的深度（当然是不能减少查询的数据量），一个基本的想法就是：采用多叉树结构（由于树节点元素数量是有限的，自然该节点的子树数量也就是有限的）。
