索引是数据库中用于加速数据检索操作的数据结构。它们通过创建特定的数据结构来存储数据表中的关键字（比如行的主键），以便能够更快地查找、过滤和排序数据。在关系数据库管理系统（RDBMS）中，常见的索引实现包括B树和B+树。
B树（B-tree）是一种自平衡的树状数据结构，它适用于磁盘上的数据存储，因为它能够有效地减少I/O访问次数。每个B树节点包含多个关键字，并且分支数与关键字数目相等。B树的每个节点都存储关键字和指向子节点的指针，这使得B树能够在一次磁盘I/O操作中读取多个关键字。然而，由于B树的节点同时存储关键字和指针，所以每个节点能够存储的关键字数量有限，这导致了树的高度相对较高，可能需要更多的磁盘I/O操作。
B+树（B+ tree）在B树的基础上进行了一些改进，特别适用于数据库索引。B+树与B树的不同之处在于：
- 叶子节点存储数据： 在B+树中，所有关键字都被存储在叶子节点上，而非内部节点。这意味着数据存储在更高效的叶子节点上，从而减少了磁盘I/O操作。
- 叶子节点间有链接： 所有叶子节点之间通过链表链接在一起，这使得范围查询和顺序访问更加高效。
- 内部节点只存储关键字和指针： 内部节点不存储实际数据，只存储关键字和指向子节点的指针。这允许每个内部节点存储更多的关键字，从而减少了树的高度。
由于B+树的这些特点，它更适合作为数据库索引的数据结构。B+树能够最小化磁盘I/O操作，提供更好的范围查询和顺序访问性能，而数据库查询通常涉及这些操作。另外，B+树通过链接叶子节点使得索引维护更加稳定，因为数据的插入和删除操作更容易处理，而不会导致内部节点的频繁变动。
综上所述，虽然B树也是一种有效的自平衡树状结构，但B+树在数据库中的特定应用场景下更能发挥其优势，提供更好的性能和稳定性。
