B-tree adalah pohon pencarian yang self-balancing di mana setiap node menyimpan banyak kunci dan memiliki banyak anak (fanout tinggi). Ini membuat pohon tetap dangkal, meminimalkan jumlah pembacaan disk — yang persis apa yang dibutuhkan database dan filesystem.
Binary BST over 1,000,000 keys -> height ~20 (20 disk seeks)
B-tree, 100 keys/node -> height ~3 (3 disk seeks)
Each node = one disk block/page read.
[ 17 | 35 ]
/ | \
[4|9|12] [20|28] [40|50|60]
each node packs many keys -> few levels
Dalam B+ tree, semua nilai hidup di daun dan daun-daun terhubung, jadi pemindaian rentang berjalan melalui daftar tertaut daun — ideal untuk query seperti WHERE age BETWEEN 20 AND 40.
internal nodes: keys only (routing)
leaves: [..]<->[..]<->[..] <- linked for fast range scans
| Operasi | Waktu | Disk I/O |
|---|---|---|
| pencarian | O(log n) | O(tinggi) |
| penyisipan / penghapusan | O(log n) | O(tinggi) |
| pemindaian rentang | O(log n + k) | daun berurutan |
Akses disk dan SSD orders of magnitude lebih lambat daripada memori, jadi metrik yang penting adalah jumlah I/O, bukan perbandingan.
Fanout tinggi mengurangi I/O secara dramatis dengan menjaga pohon hanya beberapa level dalam.
Inilah sebabnya mengapa hampir setiap index database relasional (dan banyak filesystem) dibangun atas B+ trees daripada binary search trees.