B树和B+树的区别

通过上图可以看到，B树的 key和数据在一起 

而B+树的数据在叶子节点上，key只有key没有数据，两者不在一起

B树的叶子节点之间没有关系，而B+树的叶子节点之间有链路连接

在查找数据方面，因为B树的key和数据在一起，数据有可能不到叶子节点就查到了，而

B+树在查找时，只能在叶子节点查到，因为B+树所有的数据全部放在叶子节点

B+树相对于B树，在某些特定场景下可以提供更高的效率，主要有以下几个原因：

1. 减少磁盘I/O操作：B+树的内部节点只包含索引信息，而不包含实际的数据记录。所有的叶子节点通过链表连接，形成一个有序的数据集合。这种特性使得B+树在进行范围查询时，只需要遍历叶子节点，减少了磁盘I/O操作的次数，从而提高了查询效率。

2. 提高磁盘顺序访问性能：由于B+树的叶子节点形成有序链表，因此对于范围查询或顺序访问查询，B+树可以通过顺序读取磁盘块来获取数据，提高了磁盘顺序访问性能。相比之下，B树的非叶子节点也包含实际数据，进行范围查询时需要多次随机访问磁盘块，降低了磁盘顺序访问性能。

3. 更大的块读取能力：由于B+树的内部节点只包含索引信息，内部节点的大小相对较小，可以容纳更多的节点信息。这样，每次从磁盘读取的块中可以容纳更多的索引节点，减少了磁盘I/O操作的次数，提高了读取效率。

4. 更好的利用内存：B+树的内部节点只包含索引信息，相对于B树来说，内存可以容纳更多的索引节点。这样可以提高内存命中率，减少磁盘I/O操作，从而提升查询效率。

需要注意的是，B+树相对于B树在某些特定场景下效率更高，特别是对于范围查询或顺序访问的场景。然而，在其他类型的查询场景下，B树的效率可能更好。因此，在实际应用中，需要根据具体的业务需求和访问模式来选择合适的树结构。

B树在哪些查询场景下效率更高？ 

1.点查询（Point Query）：当需要根据唯一的键值进行查询时，B树可以直接在非叶子节点找到对应的数据记录，而不需要遍历叶子节点链表。这样可以减少一些磁盘I/O操作，提高查询效率。

1. 部分匹配查询（Partial Match Query）：在某些情况下，需要根据键的部分信息进行查询。由于B树的非叶子节点中包含数据记录，可以根据部分匹配的键值找到对应的数据记录，而不需要遍历整个叶子节点链表。在这种情况下，B树可能比B+树具有更好的查询性能。

2. 范围查询（Range Query）且结果集较小：当进行范围查询时，B+树需要遍历叶子节点链表来获取满足范围条件的数据记录，可能需要较多的磁盘I/O操作。而B树的非叶子节点中也包含数据记录，可以在部分匹配的情况下提前定位到满足范围条件的叶子节点，减少遍历的数据量和磁盘I/O操作。