B樹與B+樹不同的地方在於插入是從底向上進行（當然查找與二叉樹相同，都是從上往下）
二者都通常用於數據庫和操作系統的文件系統中，非關系型數據庫索引如mongoDB用的B樹，大部分關系型數據庫索引使用的是B+樹。
一、B樹（也叫B-樹，注意並不是讀B減樹哦）
m階B樹需滿足以下要求：
1、m階B樹：m階指的是分叉的個數最多為m個。即一個非葉子節點最多可以有m個子節點。
2、子節點：一個叉連接的表示一個子節點，如果所示CFJM 表示一個子節點，其中CFJM表示4個元素。一個非葉子節點可以表示為[A0 k1 A1 k2 A2……kn An]，其中ceil(m/2) -1 <= k <= m-1個，因此ceil(m/2) <= A <= m，A表示指向子節點的指針。
3、根節點至少有兩個子節點。
4、所有的葉子在同一層。
上圖所示並未畫出葉子節點，因為葉子結點不包含元素，所以可以把葉子結點看成在樹里實際上並不存在外部結點，指向這些外部結點的指針為空，葉子結點的數目正好等於樹中所包含的元素總個數加1。下圖畫出了葉子節點。
B樹的特點可以總結為如下：
- 元素集合分布在整顆樹中。
- 任何一個元素出現且只出現在一個節點中。
- 搜索有可能在非葉子節點結束。
- 因為每個節點中的元素和子樹都是有序的，其搜索性能等價於在元素集合內做一次二分查找。
- B樹在插入刪除新的數據記錄會破壞B-Tree的性質，因為在插入刪除時，需要對樹進行一個分裂、合並、轉移等操作以保持B-Tree性質。
為什么要使用B-樹作為數據庫索引而不是使用二叉樹？
二叉樹的搜索效率是十分高的，可以達到logN,但是由於數據量巨大時，索引的大小甚至可以達到G級別，所以索引是存儲在磁盤中的，每次查找只能逐一將索引樹的節點加載至內存中，如果使用二叉樹則I/O操作將會非常頻繁，I/O次數取決於二叉樹的深度。這樣索引速度非常慢，因此采用B樹這種多路二叉搜索樹大大減少I/O次數。其中多路指的是一個節點有多個子樹，並且由於所有葉子節點都在同一層，因此是平衡樹。
磁盤頁：查詢索引時，逐一加載磁盤頁，這里的磁盤頁對應索引樹的節點，對於m階B樹，m的大小取決於磁盤頁的大小。
B+樹
m階B樹具有以下幾個特征：
1、有k個子樹的中間節點包含有k個元素（B樹中是k-1個），每個元素不保存數據，只用來索引，所有數據都保存在葉子節點中。
2、所有的葉子結點中包含了全部元素的信息，葉子節點本身根據元素的大小順序鏈接。
3、所有的中間節點元素都同時存在子節點，在子節點元素中是最大（或最小）元素。
對於根節點中的8，在其子節點中 2 5 8中是最大元素，根節點的最大元素15也是整棵樹的最大元素。
什么是衛星數據？
索引元素所指向的數據記錄，比如數據庫中的某一行。
在B樹中無論是中間節點還是葉子節點都帶有衛星數據，但是在B+樹中只有葉子節點帶有衛星數據，中間節點僅僅是索引。左圖是B樹，右圖是B+樹。
相比B樹B+樹有以下幾點優點：
（1）由於B+樹的中間節點沒有衛星數據，因此同樣大小的磁盤頁可以容納更多的節點元素，即B+樹相比B樹更加矮胖，因此查詢時的I/O次數更少。
（2）由於B樹在查找時最好情況是根節點，最差情況是葉子節點；B+樹都是查找到葉子節點，所以B+樹的查找更加穩定。
（3）對於范圍查找，例如查找3-11之間的所有數據，對於B樹，查找下限3，然后中序遍歷；對於B+樹只需要在葉節點鏈表上遍歷即可，范圍查找的效率更高。
數據庫中的聚集索引中，葉子節點直接包含衛星數據，在非聚集索引中，葉子節點帶有指向衛星數據的指針。