先上結論，根據官網的說法是 B 樹
然而筆者看到一篇，雲棲社區-MongoDB 為什么使用B-樹而不是B+樹?，里面有人如下回答
實際是B+樹，這個在2018年元旦北京的MongoDB專場，我問了WiredTiger引擎的作者，他也確認了是B plus Tree。雖然官方文檔寫了B樹。
現在有些覺得迷惑了，要是有人知道，請留言告訴我好么。
由於第二個觀點，相關的佐證很難找，姑且還是采用官網的的說法是用 B 樹吧。
那么為什么是 B 樹？
在上一篇 MySQL 的索引實現 里筆者分析過
B+ 是在 B 樹上改進，它的數據都在葉子節點，同時葉子節點之間還加了指針形成鏈表。范圍選擇只需要找到首尾，通過鏈表就能把所有數據取出來了。
而 B 樹有啥好處呢？因此查詢單條數據的時候，B樹的查詢效率不固定，最好的情況是 O(1)，因為它不需要再遍歷去找到葉子節點。所以可以認為在做單一數據查詢的時候，使用 B 樹平均性能更好。但是，由於 B 樹中各節點之間沒有指針相鄰，因此 B 樹做一些數據遍歷操作不那么適合。
換言之 MySQL 之所以選擇 B+，那是因為出於范圍選擇考慮的。那么 MongoDB 選擇 B 樹，可能是因為單一數據查詢多，范圍查詢少。
那為什么 Mongodb 范圍查詢少呢？是因為 Mysql 是關系型數據庫，而 Mongodb 是非關系型數據。往下看舉例
例子
下文圖片和例子都出自博客園-孤獨煙 為什么Mongodb索引用B樹，而Mysql用B+樹?
設計學生和班級一對多關系的表。關系型數據庫邏輯如下
此時要查 cname 為 1 班的班級，不論是 join，還是先查出所有 cid，后再 student 表里匹配這 cid 相同的記錄，都避免不了從一個表中取一個數據，去另一個表中逐行匹配，如果索引結構是 B+ 樹，葉子節點上是有指針的，能夠極大的提高這種一行一行的匹配速度。
那非關系型怎么設計？
然后再執行兩條查詢去計算結果，雖然是可以這么設計，但是 MongoDB 並不推薦。發揮非關系型數據庫的長處應當這么設計：
假設name這列，我們建了索引！尋執行一次語句，這樣就能查詢出自己想要的結果。
db.class.find( { name: '1班' } )
而這，就是一種單一數據查詢!畢竟你不需要去逐行匹配，不涉及遍歷操作,幸運的情況下，有可能一次IO就能夠得到你想要的結果。
因此，由於關系型數據庫和非關系型數據的設計方式上的不同。導致在關系型數據中，遍歷操作比較常見，因此采用B+樹作為索引，比較合適。而在非關系型數據庫中，單一查詢比較常見，因此采用B樹作為索引，比較合適。