1、什么是B-TreeB-tree又叫平衡多路查找树。
一棵m阶的B-tree (m叉树)的特性如下：
1) 树中每个结点至多有m个孩子；
2) 除根结点和叶子结点外，其它每个结点至少有[m / 2]向上取整个孩子；
3) 若根结点不是叶子结点，则至少有2个孩子（特殊情况：没有孩子的根结点，即根结点为叶子结点，整棵树只有一个根节点）；
4) 所有叶子结点都出现在同一层，叶子结点不包含任何关键字信息(可以看做是外部结点或查询失败的结点，实际上这些结点不存在，指向这些结点的指针都为null)；
5) 每个非终端结点中包含有n个关键字信息： (n，P0，K1，P1，K2，P2，……，Kn，Pn)。其中：a) Ki (i=1…n)为关键字，且关键字按顺序排序K(i-1)< Ki。 b) Pi为指向子树根的接点，且指针P(i-1)指向子树中所有结点的关键字均小于Ki，但都大于K(i-1)。 c) 关键字的个数n必须满足： [m / 2]-1 <= n <= m-1。
备注：在此处[ ]中的运算表示向上取整下面是B-Tree的结构示例图：
一个为m阶的B-Tree，设其索引N个key，则其树高h的上限为logm((N+1)/2)，检索一个key，其查找节点个数的渐进复杂度为O(logmN)。从这点可以看出，B-Tree是一个非常有效率的索引数据结构。
2、什么是B+Tree
B+tree：是B-tree的变形树。
一棵m阶的B+tree和m阶的B-tree的差异在于：
1.有n棵子树的结点中含有n个关键字； (B-tree是n棵子树有n-1个关键字)
2.所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及指向含有这些关键字记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大的顺序链接。 (B-tree的叶子节点并没有包括全部需要查找的信息)
3.所有的非终端结点可以看成是索引部分，结点中仅含有其子树根结点中最大（或最小）关键字。 (B-tree的非终节点也包含需要查找的有效信息)
B+树的结构示例图如下：
3、B+Tree与B-Tree 的区别
1）B-树的关键字和记录是放在一起的，叶子节点可以看作外部节点，不包含任何信息；B+树的非叶子节点中只有关键字和指向下一个节点的索引，记录只放在叶子节点中。
2）在B-树中，越靠近根节点的记录查找时间越快，只要找到关键字即可确定记录的存在；而B+树中每个记录的查找时间基本是一样的，都需要从根节点走到叶子节点，而且在叶子节点中还要再比较关键字。从这个角度看B-树的性能好像要比B+树好，而在实际应用中却是B+树的性能要好些。因为B+树的非叶子节点不存放实际的数据，这样每个节点可容纳的元素个数比B-树多，树高比B-树小，这样带来的好处是减少磁盘访问次数。尽管B+树找到一个记录所需的比较次数要比B-树多，但是一次磁盘访问的时间相当于成百上千次内存比较的时间，因此实际中B+树的性能可能还会好些，而且B+树的叶子节点使用指针连接在一起，方便顺序遍历（例如查看一个目录下的所有文件，一个表中的所有记录等），这也是很多数据库和文件系统使用B+树的缘故。
思考：为什么说B+树比B-树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引？
1) B+树的磁盘读写代价更低
B+树的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针。因此其内部结点相对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
由于非终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。