数据库结构使用树的结构索引，从算法逻辑上看，二叉查找树的查找速度和比较次数都是最小的。数据库的索引存储在磁盘上，当数据量比较大的时候，索引的大小可能有几个G 甚至更多。
当我们利用索引查询的时候，不可能把整个索引加载到内存，能做的只有逐一加载每一个磁盘页，磁盘页对应索引树的节点。
当利用二叉查找树时，每一层都是进行一次IO操作（即把对应的索引装入内存），因此最坏的情况下，磁盘的IO次数就等于索引树的高度。
为了减少IO次数，就需要把层数降低，也就是B-树 B树是一种多路平衡查找树，每一个节点最多包含k个孩子，k称为b树的阶，k的大小取决于磁盘页的大小，
m阶b树具有以下的特征。
1.根结点至少有两个子女。 2.每个中间节点都包含k-1个元素和k个孩子，其中 m/2 <= k <= m 3.每一个叶子节点都包含k-1个元素，其中 m/2 <= k <= m 4.所有的叶子结点都位于同一层。 5.每个节点中的元素从小到大排列，节点当中k-1个元素正好是k个孩子包含的元素的值域分划。
B+ 树是B 树的一种变体，比B树的查询性能更高。
1.有k个子树的中间节点包含有k个元素（B树中是k-1个元素），每个元素不保存数据，只用来索引，所有数据都保存在叶子节点。 所有的叶子结点中包含了全部元素的信息，及指向含这些元素记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。 3.所有的中间节点元素都同时存在于子节点，在子节点元素中是最大（或最小）元素。
B+树的好处主要体现在查询性能上，单点查询时，由于B+树中间节点没有数据，所有同样的磁盘页可以容纳更多的节点，也就是说，在数据量相同的情况下，b+ 树的结构比b树更加矮胖，IO次数也就更少。B+ 树的查询必须查到叶子节点，B树查询到匹配元素即可，所以B树查询性能不稳定。范围查询时，B 树只能中序遍历，而B+树只需要在链表中做遍历即可。所以B+ 树范围查询更加方便。
