B+ 树是 B 树的一种变体，从某个程度上看，B+ 树可以认定是 B 树的升级版。
在 B+ 树中，关键字只存储在叶子结点，非叶子结点存储的是叶子结点所存储关键字的部分拷贝，所有的叶子结点也都在相同的高度，叶子结点本身按关键字大小从小到大链接。
因此，相对于 B 树而言，B+ 树更充分地利用了结点的空间，让查询速度更加稳定，其速度完全接近于二分查找。
B+ 树拥有 B 树的大部分特性，但也具有独特的、与 B 树不同的特性，不同的地方有以下两点：
与 B 树相比较，B+ 树具有以下特点：
索引的本质是一种用于快速查找记录的数据结构，常见有二叉查找树、平衡二叉树、哈希表、B 树和 B+ 树等索引存储结构。
每一种索引结构都有其对应的应用场景，易用性也是选择的标准之一，这里讨论一下为什么选用 B+ 树作为索引存储结构。
使用普通的二叉树查找作为索引结构具有一个致命的问题：当一直插入数据的时候，有可能会退化成链表结构，时间复杂度也会从 \(O(\log n)\) 退化到 \(O(n)\)。
因此，普通的二叉查找树比较适合数据基本没有变动的情况，这样查找效率不会发生较大的变化。
为了解决普通二叉查找树有可能退化成链表的问题，可以使用自平衡的二叉查找树代替，如 AVL 树、红黑树等。
红黑树常见的一种自平衡二叉查找树，但是也有一个问题：红黑树是一个近似平衡的二叉树，当数据量较大的时候，会出现树层级较大的情况。
当数据量非常大时，索引占用的空间也会非常大，索引还是得存储在磁盘上，如果树的层级较大，则进行磁盘 IO 的次数就会越多，性能就会越差。
因此，红黑树不适合作为存储在磁盘上的索引结构。
哈希表是一个支持快速查找的数据结构，其查找的时间复杂度是 \(O(1)\)，其也是最常见的索引存储结构之一。
但是哈希表也有其缺点，就是只存储键值对应关系的哈希表不支持范围查询，如果要做范围查询，需要做全量的数据扫描才行。
当然，如果是具有排序功能的哈希表，会非常适合作为存储在内存中的索引结果，如 Java 中的 TreeMap 对象。
使用 B 树可以解决红黑树层级较大的问题，通过一个结点可以存储多个元素，树变得更加矮胖，使得树的层级变得可控。
而且，通过给一个结点存储一页的数据量，最大化地优化操作系统和磁盘的交互，解决了多次磁盘 IO 的问题。
但是对应 B+ 树而言，B 树的层级仍然会比 B+ 树的高，且范围查询没有 B+ 树方便，这是舍弃 B 树而选择 B+ 树的主要原因。
当然，也有使用 B 树作为索引结构的数据库，如 MongoDB 等。
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