首先，我们应该考虑一个问题，数据库在磁盘中是怎样存储的？（答案写在下一篇文章中）

　　b树、b+树、AVL树、红黑树的区别很大。虽然都可以提高搜索性能，但是作用方式不同。

　　通常文件和数据库都存储在磁盘，如果数据量大，不一定能全部加载到内存，因此使用b树，一次只加载少量节点数据。其次，b树是多路搜索树，M路的B树最多有M个子节点，通过多路搜索，降低了树的高度，从而在避免内存溢出的情况下减少了内存与磁盘的IO次数，提升了搜索性能。

　　但是使用b树，数据存储在每一个节点中，搜索时会做局部中序遍历，如果查询多条数据，即需要跨层访问，仍然对搜索效率有不利影响，因此推出b+树，b+树由于所有数据存储在叶子节点，索引存储在非叶子节点中，因此不存在跨层访问，同时叶子节点之间连接成链，搜索时只需找到首尾即可取得所需数据。因此在Innodb中使用了性能更佳的b+树。

　　AVL树和红黑树却是平衡二叉树，但是红黑树并不是严格意义的平衡树，AVL树要求必须满足所有节点左右子树高度差不超过1，红黑树却要求必须满足没有一条路径比其他路径长出两倍。红黑树如何实现这一性质呢？很简单，通过对节点颜色的控制实现，即要求

　　（1）根节点必须是黑色

　　（2）叶子节点（Nil）必须是黑色

　　（3）红色节点的两个子节点必须是黑色

　　（4）任意节点到每个叶子节点路径包含相同数量的黑节点（最重要）

　　红黑树相较于AVL树来说，对平衡要求的宽松，大大减少了旋转带来的耗时问题，平衡树旋转是很耗时的，因此，在内存中使用红黑树效率高，如hashmap等。

　　既然红黑树搜索效率也高，为什么数据库使用b+树，这是因为红黑树仍然是一棵二叉树，相同数量的节点，红黑树更深，不适用与磁盘的IO。