1.根据某个值查找数据
2.根据区间值来查找某些数据
非功能性考虑因素：
1.执行效率
2.存储空间
假设可能的实现方式：
跳表
跳表是在链表之上加上多层索引构成的。它支持快速地插入、查找、删除数据，对应的时间复杂度是 O(logn)。
改造的二叉查找树
树中的节点并不存储数据本身，而是只是作为索引。把每个叶子节点串在一条链表上，链表中的数据是从小到大有序的。
改造的二叉查找树可以实现所需的功能，但是在性能上不能满足要求：
1.将索引放在内存：对于大数据占用太大无法实际应用。
2.将索引存在磁盘中，读取时IO占用时间资源太大。
构建m叉树
可以降低树的高度，进而减少IO读取次数。
考虑m的大小：
由于不管是内存中的数据，还是磁盘中的数据，操作系统都是按页（一页大小通常是 4KB，来读取的，一次会读一页的数据。如果要读取的数据量超过一页的大小，就会触发多次 IO 操作。在选择 m 大小的时候，要尽量让每个节点的大小等于一个页的大小。读取一个节点，只需要一次磁盘 IO 操作。
B+ 树的特点：
1.每个节点中子节点的个数不能超过 m，也不能小于 m/2；
2.根节点的子节点个数可以不超过 m/2，这是一个例外；
3.m 叉树只存储索引，并不真正存储数据，这个有点儿类似跳表；
4.通过链表将叶子节点串联在一起，这样可以方便按区间查找；
5.一般情况，根节点会被存储在内存中，其他节点存储在磁盘中。
B 树跟 B+ 树的不同点
1.B+ 树中的节点不存储数据，只是索引，而 B 树中的节点存储数据。
2.B 树中的叶子节点并不需要链表来串联。
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