首先B樹的所有節點都存儲數據信息，而B+ 樹的所有數據都存儲在葉子節點
B+ 樹是在B樹的基礎上的一種優化，使其更加適合外存儲索引結構，InnoDB存儲引擎及時B+ 樹實現其索引結構
從B樹結構圖中可以看到每個節點中不僅包含數據的Key值，還有data值，而每一頁的存儲空間是有限的，如果data數據較大時會導致每一個節點（也就是每一頁）能存儲的key的數量很小，當存儲的數據量很大時同時會導致B樹的深度很深，高度很高，增大磁盤的IO次數，進而影響查詢效率，在B+樹中，所有數據節點都是按照鍵值大小順序存放在同一層的葉子節點上，而非葉子節點上只存儲Key值信息，這樣可以大大增加每個節點存儲的key值數量，降低B+樹的高度
以下是B樹的結構圖，所有的節點都有存儲信息，
以下是B+ 樹的結構示意圖，只有在葉子節點才會存儲數據信息，其他節點只存儲key 值和索引，
總結：
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B+Tree 是B-樹的變種（PLUS版）多路絕對平衡查找樹，它擁有B-樹的優勢**
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B+Tree 掃庫、表能力更強。
如果要從 B-Tree 中掃描表數據的話，基本要把整棵樹都要掃描一遍，因為每個節點都存在數據區。B+Tree 就不需要掃描整棵樹，只需要掃描葉子節點就可以了。
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B+Tree** 的磁盤讀寫能力更強。
B+Tree 的節點上是不保存數據的，那么它保存的關鍵字就更多，這樣一次 IO 操作，加載的關鍵字就更多，所以它的磁盤讀寫能力更強。
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B+Tree** 的排序能力更強。
B+Tree 的葉子節點天然就是順序存放的 。 B+樹葉子節點是順序排列的，並且相鄰節點具有順序引用的關系
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B+Tree** 的查詢效率更加穩定。
比如我們從上圖的 B-Tree 中查詢一條 id 等於8的數據需要經過兩次 IO 操作，查詢一條 id 等於3的數據需要經過三次 IO 操作，而從上圖的 B+Tree 中只有葉子節點才保存數據，所以查詢任何數據都需要經過三次 IO 操作。 所以 B+Tree 的查詢效率更加穩定。
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