都是多路平衡二叉树
B树分阶，代表每个节点能有多少子节点，每个节点能存的数据为：m/2
m:阶 。例如一个五阶的b树的节点最少要有2个关键字，最多有4个关键字 根节点至少一个关键字
不同之处：
B树（B-树）：
1.每个节点都可以存放索引以及数据（K-V）
2.所有的叶子节点都位于同一层（根节点到每一个叶子节点的长度都相同）
B+树 ：
1.两种数据结构，1.内部节点（存放索引） 2.叶子节点（存放数据）
2.每个叶子节点都存放相邻节点的指针（）
3.父节点存有右孩子的第一个元素的索引
B+树优点：
1.单一节点存储的数据更多，使查询的IO次数更少
2.所有的查询都要查找到叶子节点，查询性能是稳定的，而B树，每个节点都可以查找到数据，所以不稳定。
3.叶子节点形成一个有序链表，更便于查找
1.B+树内节点不存储数据，所有 data 存储在叶节点导致查询时间复杂度固定为 log n。而B-树查询时间复杂度不固定，与 key 在树中的位置有关，最好为O(1)。 如下所示B-树/B+树查询节点 key 为 50 的 data。
只需一次IO就能查到数据，时间复杂度为（0）1
B+树所有的 data 域都在根节点，所以查询 key 为 50的节点必须从根节点索引到叶节点，时间复杂度固定为 O(log n)。
2.B+树叶节点两两相连可大大增加区间访问性，可使用在范围查询等，而B-树每个节点 key 和 data 在一起，则无法区间查找。
根据空间局部性原理：如果一个存储器的某个位置被访问，那么将它附近的位置也会被访问。
B+树可以很好的利用局部性原理，若我们访问节点 key为 50，则 key 为 55、60、62 的节点将来也可能被访问，我们可以利用磁盘预读原理提前将这些数据读入内存，减少了磁盘 IO 的次数。
当然B+树也能够很好的完成范围查询。比如查询 key 值在 50-70 之间的节点
3.B+树更适合外部存储。由于内节点无 data 域，每个节点能索引的范围更大更精确
由于B-树节点内部每个 key 都带着 data 域，而B+树节点只存储 key 的副本，真实的 key 和 data 域都在叶子节点存储。
一次磁盘 IO 会读取若干个 block，具体和操作系统有关，那么由于磁盘 IO 数据大小是固定的，在一次 IO 中，单个元素越小，量就越大。这就意味着B+树单次磁盘 IO 的信息量大于B-树，从这点来看B+树相对B-树磁盘 IO 次数少。
为什么MySql使用B+树？
1.B+树由于数据全部存储在叶子节点，并且通过指针串在一起，这样就很容易的进行区间遍历甚至全部遍历
2.其次B+树的查询效率更加稳定，数据全部存储在叶子节点，查询时间复杂度固定为 O(log n)。
3.B+树更适合外部存储。由于内节点无 data 域，每个节点能索引的范围更大更精确
