B 树是一种多路平衡查找树
二叉树，每个节点支持两个分支的树结构，相比于单向链表，多了一个分支。
二叉查找树，在二叉树的基础上增加了一个规则，左子树的所有节点的值都小于它的根节点，右子树的所有子节点都大于它的根节点。
二叉查找树会出现斜树问题，导致时间复杂度增加，因此又引入了一种平衡二叉树，它具有二叉查找树的所有特点，同时增加了一个规则：” 它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1“。平衡二叉树会采用左旋、右旋的方式来实现平衡。
B 树是一种多路平衡查找树
它满足平衡二叉树的规则，但是它可以有多个子树，子树的数量取决于关键字的数量，比如这个图中根节点有两个关键字 3 和 5，那么它能够拥有的子路数量 = 关键字数 + 1 。
因此从这个特征来看，在存储同样数据量的情况下，平衡二叉树的高度要大于 B 树。
B + 树，其实是在 B 树的基础上做的增强
最大的区别有两个：
- B 树的数据存储在每个节点上，而 B + 树中的数据是存储在叶子节点，并且通过链表的方式把叶子节点中的数据进行连接。
- B + 树的子路数量等于关键字数
这个是 B 树的存储结构，从 B 树上可以看到每个节点会存储数据。
这个是 B + 树，B + 树的所有数据是存储在叶子节点，并且叶子节点的数据是用双向链表关联的。
B 树和 B + 树，一般都是应用在文件系统和数据库系统中，用来减少磁盘 IO 带来的性能损耗。
以 Mysql 中的 InnoDB 为例，当我们通过 select 语句去查询一条数据时，InnoDB 需要从磁盘上去读取数据，这个过程会涉及到磁盘 IO 以及磁盘的随机 IO
我们知道磁盘 IO 的性能是特别低的，特别是随机磁盘 IO。
因为，磁盘 IO 的工作原理是，首先系统会把数据逻辑地址传给磁盘，磁盘控制电路按照寻址逻辑把逻辑地址翻译成物理地址，也就是确定要读取的数据在哪个磁道，哪个扇区。
为了读取这个扇区的数据，需要把磁头放在这个扇区的上面，为了实现这一个点，磁盘会不断旋转，把目标扇区旋转到磁头下面，使得磁头找到对应的磁道，这里涉及到寻道事件以及旋转时间。
很明显，磁盘 IO 这个过程的性能开销是非常大的，特别是查询的数据量比较多的情况下。
所以在 InnoDB 中，干脆对存储在磁盘块上的数据建立一个索引，然后把索引数据以及索引列对应的磁盘地址，以 B + 树的方式来存储。
如图所示，当我们需要查询目标数据的时候，根据索引从 B + 树中查找目标数据即可，由于 B + 树分路较多，所以只需要较少次数的磁盘 IO 就能查找到。