一、为什么Oracle使用B-树而不使用B+树

因为Oracle叶子节点存储的是键值+rowid，B-Tree不同于Binary Tree(二叉树，非常多有两个子树)，一棵M阶的B-Tree满足以下条件：

1)每个结点至多有M个孩子；

2)除根结点和叶结点外，其它每个结点至少有M/2个孩子；

3)根结点至少有两个孩子(除非该树仅包含一个结点)；

4)所有叶结点在同一层，叶结点不包含任何关键字信息；

5)有K个关键字的非叶结点恰好包含K+1个孩子；

另外，对于一个结点，其内部的关键字是从小到大排序的。以下是B-Tree(M=4)的样例：

对于每个结点，主要包含一个关键字数组Key[]，一个指针数组(指向儿子)Son[]。在B-Tree内，查找的流程是：使用顺序查找(数组长度较短 时)或折半查找方法查找Key[]数组，若找到关键字K，则返回该结点的地址及K在Key[]中的位置；否则，可确定K在某个Key[i]和 Key[i+1]之间，则从Son[i]所指的子结点继续查找，直到在某结点中查找成功；或直至找到叶结点且叶结点中的查找仍不成功时，查找过程失败。

延伸阅读：

二、什么是索引

在数据库中，索引的含义与日常意义上的“索引”一词并无多大区别(想想小时候查字典)，它是用于提高数据库表数据访问速度的数据库对象。

A)索引可以避免全表扫描。多数查询可以仅扫描少量索引页及数据页，而不是遍历所有数据页。

B)对于非聚集索引，有些查询甚至可以不访问数据页。

C)聚集索引可以避免数据插入操作集中于表的最后一个数据页。

D)一些情况下，索引还可用于避免排序操作。

当然，众所周知，虽然索引可以提高查询速度，但是它们也会导致数据库系统更新数据的性能下降，因为大部分数据更新需要同时更新索引。