1、B+Tree vs B Tree
B+Tree 只在叶子节点存储数据，而 B 树 的非叶子节点也要存储数据，所以 B+Tree 的单个节点的数据量更小，在相同的磁盘 I/O 次数下，就能查询更多的节点
B+Tree 叶子节点采用的是双链表连接，适合 MySQL 中常见的基于范围的顺序查找，而 B 树无法做到这一点
2、B+Tree vs 二叉树
对于有 N 个叶子节点的 B+Tree，其搜索复杂度为O(logdN)，其中 d 表示节点允许的最大子节点个数为 d 个
在实际的应用当中， d 值是大于100的，即使数据达到千万级别时，B+Tree 的高度依然维持在 3-4 层左右，也就是说一次数据查询操作只需要做 3-4 次的磁盘 I/O 操作就能查询到目标数据
二叉树的每个父节点的儿子节点个数只能是 2 个，意味着其搜索复杂度为 O(logN)，这已经比 B+Tree 高出不少，因此二叉树检索到目标数据所经历的磁盘 I/O 次数要更多
3、B+Tree vs Hash
Hash 在做等值查询的时候效率贼快，搜索复杂度为 O(1)
Hash 表不适合做范围查询，更适合做等值的查询，这也是 B+Tree 索引要比 Hash 表索引有着更广泛的适用场景的原因
