1.文件系统，将数据持久化到存储设备中。
2.程序实例, 对存储进行逻辑上的管理：
  a.缓存机制：优化执行效率
  b.日志管理：记录操作
  c.容灾机制：灾难恢复
  d.索引管理: 优化数据查询效率
  e.锁管理：支持并发操作 

1.在行数据非常多的情况下，避免全表扫描。
2.类似字典，索引就是将一些关键信息组织起来，
  根据索引可以快速查找到对应的信息。

1.二叉查找树进行二分查找。
2.B树结构进行查找。
3.B+树结构进行查找。
4.建立Hash结构进行查找。

二叉查找树:
1.每个根节点，只有两个孩子节点。
2.左孩子节点一定小于根节点，右孩子节点一定大于根节点。
3.查找时，类似二分，时间复杂度为O(logn)。

缺点:
极限情况下，插入节点时一直比根节点大，就会如上图右半部份变为线性机构，
时间复杂度退化为O(n)。

简单概念：
  1.如果每个节点最多有m个孩子，那么就是m阶B树，如上图就是一个3阶B树。
  2.每个存储块中主要包含了关键字和指向孩子的指针。
  3.最多能有几个孩子取决于模块的存储容量和数据库的配置。
  4.B树又叫平衡多路查找树。
  5.叶子节点：没有孩子节点的节点叫作叶子节点。
    非叶子节点：跟叶子节点相反，有孩子节点的节点。

定义:
  1.根节点至少包括两个孩子：
    上图第一层就是根节点，它有三个孩子（第二层节点树）。
  2.树中每个节点最多包含m个孩子（m>=2）：
    上图m=3，那么最多有3个孩子.
  3.除根节点和叶节点外，其他每个节点至少有ceil（m/2）个孩子（向上取整，也就是至少有2个孩子）。
    根节点是第一层，叶节点是第二层，这两层不用必须满第3条规则。上图，第二层中间叶节点，只有一个孩子是允许的。
  4.所有叶子节点都位于同一层。
    上图中，第3层就是叶子节点。
  5.假设每个非终端节点中包含n个关键字信息，其中：
    a.Ki(i=1...n)为关键字，且关键字按顺序升序排序K（i - 1）< Ki
      解释：
          上图中，每个节点里的关键字是从左到右升序，例如：第2层第一个节点的8和12
    b.关键字的个数n必须满足：[ceil(m / 2) - 1 <= n <= m - 1]
      解释：
          上图中，任意节点的关键字数量比它的孩子数上限少一个。由于指针会指向孩子节点，
          也可以理解为，关键字数量比指针数量少一个。
          例如：第2层第一个节点, 关键字有2个（8和12），指针数量3个（p1,p2,p3）。
    C.非叶子节点的指针:P[1], P[2], ..., P[M];其中P[1]指向关键字小于K[1]的子树，P[M]
      指向关键字大于K[M - 1]的子树，其它P[i]指向关键字属于(K[i - 1], k[i])的子树。
      解释：
           上图中，第2层第一个节点
           节点最左边的关键字，均大于子树的关键字。8 大于 3 和 5 。
           节点最右边的关键字，均小于子树的关键字。12 小于 13 和 15 。
           中间的指针p2指向的子树的关键字9 和 10 均处于 8 和 12 之间。