#同#
B樹和B+樹其實都是平衡搜索樹。這裏要腦補一下平衡搜索樹的概念：這個詞劃分一下就是平衡+搜索+樹。也就是說，他首先是一棵樹，其次能搜索，再次他是平衡的。大家耳熟能詳的一個概念：二叉平衡搜索樹。（詳細的大家可以在百度上搜一下定義，或者拿起那本厚實的「算法導論」看看）。
#異#
但是B樹和B+樹卻有不同的地方。就是這些不同的地方，決定了他們的用處可能不一樣。
我畫了一個不太漂亮的B樹的圖。我們可以看到B樹裏面，每個結點有這樣的特點：不論是葉結點還是非葉結點，都含有Key和一個指向數據的指針。這樣，一旦找到某個結點以後，就可以根據指針找到對應的磁盤地址。
但是，這也帶來了另外的問題，就是每一個數據的指針會帶來額外的內存佔用，從而減少放入內存的結點數。
我們再回頭看看B+樹，他有兩個明顯的特徵：
1、所有的葉子結點纔有指向數據的指針。非葉結點就是純的索引數據。這樣的好處在於，我們可以將儘可能的非葉結點載入內存，沒有浪費。
2、大家注意看那個紅色的箭頭，每個葉結點都有指向下一個葉結點的鏈接。這樣的好處在於，我們可以從任意一個葉結點開始遍歷，獲取接下來所有的數據。
所以，綜合來看，B+Tree比B-Tree少了點兒東西，又多了點兒東西。這樣就使得很多數據庫在選擇索引數據結構的時候，選擇了B+Tree（也不是所有的）。
比如，我們寫一條Sql：select * from alphabets order by key_word;
大家想想，如果用B樹和B+樹，怎麼樣來實現這樣的功能？B樹好像比較爲難。B+樹則可以直接用葉結點的索引鏈遍歷。
這樣看起來，B+樹似乎比B樹強很多。但是，任何算法和數據結構都有適用他的地方。如果沒有order by這樣類似的需求，而B樹實現的成本比B+樹要低，那麼採用B樹也是一種不錯的選擇。所謂的沒有最好，只有更適合。選擇適合的最重要~