Основное различие: в компьютерах двоичные деревья представляют собой древовидные структуры данных, которые хранят данные и позволяют пользователю получать доступ, искать, вставлять и удалять данные в алгоритмическое время. Различие между деревом B и B + состоит в том, что в B-дереве ключи и данные могут храниться как во внутренних, так и в конечных узлах, тогда как в дереве B + данные и ключи могут храниться только в конечных узлах.,

Двоичные деревья - это сбалансированные деревья поиска, которые хорошо работают на вторичных устройствах хранения с прямым доступом, таких как магнитные диски. Рудольф Байер и Эд МакКрейт изобрели концепцию B-дерева.

B-дерево - это обобщенное двоичное дерево поиска, в котором любой узел может иметь более двух дочерних элементов. Каждый внутренний узел в B-дереве содержит несколько ключей. Эти ключи разделяют значения и дополнительно формируют поддеревья. Внутренние узлы в B-дереве могут иметь переменные номера дочерних узлов, которые расположены в заранее определенном диапазоне. В то время, когда любые данные вставляются или удаляются из любого соответствующего узла, происходит изменение количества дочерних узлов. Чтобы поддерживать предварительно определенный диапазон, внутренние узлы могут быть соединены или разделены. В B-дереве разрешен диапазон дочерних узлов, из-за чего необходимо поддерживать предварительно определенный диапазон.

B-деревья не нужно часто перебалансировать в отличие от других самобалансируемых поисковых деревьев. Узлы в этих деревьях не всегда полны; следовательно, пространства потребляются ненужными в этих деревьях, что приводит к потере пространства. Только нижняя и верхняя границы количества дочерних узлов обычно фиксируются для конкретной реализации. Например, в 2-3 B-дереве (часто просто называемом 2-3-деревом) каждый внутренний узел может иметь только 2 или 3 дочерних узла.

Кроме того, B-дерево оптимизировано для систем, которые читают и записывают большие блоки данных. Обычно используется в базах данных и файловых системах. В дереве B все узлы находятся на одинаковой глубине балансировки от корневых узлов. Эти глубины медленно увеличиваются с увеличением количества элементов; это приводит к тому, что все конечные узлы находятся еще на один узел дальше от корня. Кроме того, B-деревья более выгодны по сравнению с другими реализациями в отношении времени, необходимого для доступа к данным.

Дерево B + - это дерево из n-массивов с узлом, которое состоит из большого числа дочерних элементов на узел. Корнем может быть лист или узел, содержащий более двух дочерних элементов. Дерево B + состоит из корня, внутренних узлов и листьев.

Дерево B + такое же, как дерево B; единственное отличие состоит в том, что в дереве B + есть дополнительный уровень, добавленный внизу со связанными листьями. Кроме того, в отличие от дерева B, каждый узел дерева B + содержит только ключи, а не пары ключ-значение.

Кроме того, коэффициент балансировки или порядок дерева B + измеряет емкость для внутренних узлов в дереве, то есть количество узлов, которые они могут иметь. Фактическое число дочерних элементов для узла ограничено для внутренних узлов. Однако корень является исключением, поскольку разрешено иметь более двух детей. Например, если порядок дерева B + равен 7, каждый внутренний узел (кроме корня) может иметь от 4 до 7 дочерних элементов; в то время как корень может иметь от 2 до 7. Основное значение дерева B + заключается в хранении данных для эффективного поиска в контексте ориентированного на блоки хранения и в конкретных файловых системах.

Основное значение дерева B + заключается в хранении и поддержании данных, чтобы данные не терялись. Этот подход особенно применим в блочно-ориентированном контексте хранения и в некоторых конкретных файловых системах. Листья, которые являются самыми нижними индексными блоками дерева B +, часто связаны друг с другом в связанном списке; следовательно, это делает запросы диапазона или упорядоченную итерацию по блокам проще и эффективнее. Кроме того, пространственный фактор не теряется в деревьях B +. Дерево B + обеспечивает эффективный формат структуры данных жилья, что делает их простыми в доступе и хранении. Деревья B + особенно полезны в качестве системного индекса базы данных, где данные обычно находятся на диске.

Сравнение между B Tree и B + Tree: