面试系列MySql：谈谈B树、B+树的原理及区别

B树

1、所有键值分布在整个树中（区别与B+树，B+树的值只分部在叶子节点上）
2、任何关键字出现且只出现在一个节点中（区别与B+树）
3、搜索有可能在非叶子节点结束（区别与B+树，因为值都在叶子节点上，只有搜到叶子节点才能拿到值）
4、在关键字全集内做一次查找，性能逼近二分查找算法

B+树

1、B Tree 指的是 Balance Tree，也就是平衡树，平衡树是一颗查找树，并且所有叶子节点位于同一层。
2、B+ Tree 是 B 树的一种变形，它是基于 B Tree 和叶子节点顺序访问指针进行实现，通常用于数据库和操作系统的文件系统中。
3、B+ 树有两种类型的节点：内部节点（也称索引节点）和叶子节点，内部节点就是非叶子节点，内部节点不存储数据，只存储索引，数据都存在叶子节点。
4、内部节点中的 key 都按照从小到大的顺序排列，叶子节点的记录也是按照从小到大排列的。
5、每个叶子节点都存有相邻叶子节点的指针。

B + 树与 B 树的区别 

1、B+ 树的磁盘 IO 更低B+ 树的内部节点并没有指向关键字具体信息的指针。因此其内部节点相对 B 树更小。如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。
2、B+ 树的查询效率更加稳定由于非叶子结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当。
3、B 树元素遍历的效率低下。正是为了解决这个问题，B+树应运而生。B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历。而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而 B 树不支持这样的操作（或者说效率太低）。