B+树
B+树是对B树的一种变形树，它与B树的差异在于:
-
非叶结点仅具有索引作用，也就是说，非叶子结点只存储key，不存储value
-
树的所有叶结点构成一个有序链表，可以按照key排序的次序遍历全部数据
B+树存储数据
若参数M选择为5，那么每个结点最多包含4个键值对，我们以5阶B+树为例，看看B+树的数据存储
B+树和B树的对比
B+ 树的优点在于
由于B+树在非叶子结点上不包含真正的数据，只当做索引使用，因此在内存相同的情况下，能够存放更多的key
B+树的叶子结点都是相连的，因此对整棵树的遍历只需要一次线性遍历叶子结点即可。而且由于数据顺序排列并且相连，所以便于区间查找和搜索。而B树则需要进行每一层的递归遍历。
B树的优点在于
- 由于B树的每一个节点都包含key和value，因此我们根据key查找value时，只需要找到key所在的位置，就能找到value，但B+树只有叶子结点存储数据，索引每一次查找，都必须一次一次，一直找到树的最大深度处，也就是叶子结点的深度，才能找到value。
B+树在数据库中的应用
在数据库的操作中，查询操作可以说是最频繁的一种操作，因此在设计数据库时，必须要考虑到查询的效率问题，在很多数据库中，都是用到了B+树来提高查询的效率
在操作数据库时，我们为了提高查询效率，可以基于某张表的某个字段建立索引，就可以提高查询效率，那其实这个索引就是B+树这种数据结构实现的
未建立主键索引查询
执行 select * from user where id=18 ,需要从第一条数据开始，一直查询到第6条，发现id=18，此时才能查询出
目标结果，共需要比较6次
建立主键索引查询
区间查询
执行 select * from user where id>=12 and id<=18 ,如果有了索引，由于B+树的叶子结点形成了一个有序链表，
所以我们只需要找到id为12的叶子结点，按照遍历链表的方式顺序往后查即可，效率非常高
