索引在計算機中的位置
一般來說，索引本身也很大，不可能全部存儲在內存中，一般以文件形式存儲在磁盤上，索引檢索需要磁盤I/O操作。判斷一種數據結構作為索引的優劣主要是看在查詢過程中的磁盤IO漸進復雜度，一個好的索引應該是盡量減少磁盤IO操作次數。
為什么使用B+樹
1、B樹只適合隨機檢索，而B+樹同時支持隨機檢索和順序檢索;
2、B+樹空間利用率更高
因為B+樹的內部節點（非葉子節點，也稱索引節點）不存儲數據，只存儲索引值，相比較B樹來說，B+樹一個節點可存儲更多的索引值，使得整顆B+樹變得更矮，減少I/O次數，磁盤讀寫代價更低，I/O讀寫次數是影響索引檢索效率的最大因素;
3、B+樹查詢效率更加穩定
因為在B+樹中，順序檢索比較明顯，隨機檢索時，由於B+樹所有的 data 域（結點中存儲數據元素的部分）都在根節點，任何關鍵字的查找都必須走一條從根節點到葉節點的路，所有關鍵字的查找路徑相同，導致每一個關鍵字的查詢效率基本相同，時間復雜度固定為 O(log n)；而B樹搜索有可能會在非葉子節點結束，約靠近根節點的記錄查找時間越短，其性能等價於在關鍵字全集內做一次二分查找，查詢時間復雜度不固定，與 key 在樹中的位置有關，最好情況為O(1)；
4、B+樹范圍查詢性能更優
因為B+樹的葉子節點使用了指針順序（鏈表）從小到大地連接在一起，B+樹葉節點兩兩相連可大大增加區間訪問性，只要遍歷葉子節點就可以實現整棵樹的遍歷，而B樹的葉子節點是相互獨立的，每個節點 key（索引）和 data 在一起，則無法查找區間；
【根據空間局部性原理：如果一個存儲器的某個位置被訪問，那么將它附近的位置也會被訪問】
若訪問節點 key為 50，則 key 為 55、60、62 的節點將來也可能被訪問，可利用磁盤預讀原理提前將這些數據讀入內存，減少了磁盤 IO 的次數。當然B+樹也能夠很好的完成范圍查詢，比如同時也會查詢 key 值在 50-70 之間的節點。
5、B+樹增刪文件（節點）時，效率更高
因為B+樹的葉子節點包含了所有關鍵字，並以有序的鏈表結構存儲。
說明：InnoDB的一棵B+樹可以存放多少行數據？約2千萬。
B樹【Balance ---“多路平衡查找樹”，任意節點的子樹的高度差都小於等於1】
B樹有如下特點：
1、每個節點都存儲key和data，所有節點組成這棵樹，並且葉子節點指針為null；
2、任何一個關鍵字出現且只出現在一個結點中；
3、搜索有可能在非葉子結點結束(最好情況是O(1)就能找到數據)；
4、在關鍵字全集內做一次查找，性能逼近二分查找。
B+樹【B樹的改進版, 讓內部節點（非葉子節點）只作索引使用，葉子節點包含了這棵樹的所有鍵值，葉子節點不存儲指針】
B+樹有如下特點：
1、只有葉子節點存儲data，包含了這棵樹的所有鍵值，葉子節點不存儲指針。(非葉子節點都只是存儲索引值，沒有實際的數據，並非真正的data)；
2、增加了順序訪問指針，也就是每個葉子節點增加一個指向相鄰葉子節點的指針，這樣一棵樹成了數據庫系統實現索引的首選數據結構---B+樹。
區別
1)B+樹的data只存儲在葉子節點上，B樹的所有節點都存儲了key和data
B+樹的非葉節點不存儲data，這樣一個節點就可以存儲更多的索引值，可以使得樹更矮（高度更小），所以IO操作次數更少。
2)B+樹的所有葉結點構成一個有序鏈表，可以按照關鍵碼排序的次序來有序遍歷全部記錄
由於數據順序排列並且相連，所以便於區間查找和搜索。而B樹則需要進行每一層的遞歸遍歷，相鄰的元素可能在內存中不相鄰，所以緩存命中性沒有B+樹好。