前言
本专栏为150道MySQL大厂高频面试题讲解分析，这些面试题都是通过MySQL8.0官方文档和阿里巴巴官方手册还有一些大厂面试官提供的资料。
MySQL应用广泛，在多个开发语言中都处于重要地位，所以最好都要掌握MySQL的精华面试题，这也是面试官最喜欢问的，现在面试官在面试的时候更关心的是某个技术点的深度，所以专栏的内容也会从底层开始讲解，本专栏会一直不断的进行更新，欢迎大家一起交流学习。
gongzhonghao【小白的大数据之旅】
平衡二叉树，红黑树，B树和B+树的区别和应用场景
平衡二叉树（AVL）
AVL树全称G.M. Adelson-Velsky和E.M. Landis，这是两个人的人名。
平衡二叉树也叫平衡二叉搜索树（Self-balancing binary search tree）又被称为AVL树， 可以保证查询效率较高。
特性
- 基础数据结构
- 左右平衡
- 高度差大于1会自旋
- 每个节点记录一个数据
- 任意节点的左子树和右子树的高度最多相差1，即平衡因子（左子树高度减右子树高度）的绝对值最多为1。
特点
具有以下特点：
- 它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1
- 并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。
AVL的生成演示
AVL的问题
众所周知，IO操作的效率很低，在大量数据存储中，查询时我们不能一下子将所有数据加载到内存中，只能逐节点加载（一个节点一次IO）。如果我们利用二叉树作为索引结构，那么磁盘的IO次数和索引树的高度是相关的。平衡二叉树由于树深度过大而造成磁盘IO读写过于频繁，进而导致效率低下。
为了提高查询效率，就需要 减少磁盘IO数 。为了减少磁盘IO的次数，就需要尽量降低树的高度 ，需要把原来“瘦高”的树结构变的“矮胖”，树的每层的分叉越多越好。针对同样的数据，如果我们把二叉树改成 三叉树：
上面的例子中，我们将二叉树变成了三叉树，降低了树的高度。如果能够在一个节点中存放更多的数据，我们还可以进一步减少节点的数量，从而进一步降低树的高度。这就是多叉树。
普通树的问题
- 左子树全部为空，从形式上看，更像一个单链表，不能发挥BST的优势。
解决方案：平衡二叉树(AVL)
红黑树
特点
- 同样是一种自平衡的二叉搜索树，但平衡性要求相对AVL树较低。
- 节点通过颜色（红或黑）和旋转操作来维持树的平衡。
- 长子树的高度不超过短子树的两倍。
在这个棵严格的平台树上又进化为“红黑树”{是一个非严格的平衡树 左子树与右子树的高度差不能超过1}，红黑树的长子树只要不超过短子树的两倍即可！
当再次插入7的时候，这棵树就会发生旋转
B树
- 是一种多路搜索树（多叉树），每个节点可以拥有多个子节点和关键字。
- 非叶子节点既保存索引，也保存数据记录。
- 适用于大规模数据存储和减少磁盘I/O操作。
B+树
- 是B树的改进版本，内部节点（非叶子节点）仅用于索引，不保存数据记录。
- 所有数据记录都存储在叶子节点中，并且叶子节点之间通过指针相连，形成有序链表。
- 提供了更好的顺序访问性能和更高的磁盘利用率。
应用场景
平衡二叉树（AVL树）
- 适用于插入和删除操作较少、搜索操作频繁的场景。
- 因为其严格的平衡性要求，导致插入和删除操作的性能开销较大，但在搜索效率上表现出色。
红黑树
- 广泛用于各种常规应用，如Java中的TreeMap就是基于红黑树实现的。
- 其平衡性要求相对宽松，使得插入和删除操作更加高效，同时保持了较好的搜索性能。
B树
- 适用于处理大规模数据和磁盘存储的情况。
- 通过增加每个节点的关键字数量来减少树的层级，从而减少数据查找次数和复杂度。
- 在数据库索引技术中大量使用。
B+树
- 比B树更适合实际应用中的操作系统文件索引和数据库索引。
- 其内部节点更小，使得每次读取的关键字数量更多，降低了I/O读写次数。
支持顺序访问，使得范围查询更加高效。
