举个例子——你有一个每一行都有大量数据的表。这意味着对象的每个实例都是大的。

如果在这里使用B树，那么大部分时间都花在扫描带有数据的页面上——这是没有用的。在数据库中，这就是使用B+树来避免扫描对象数据的原因。

B+树将键和数据分开。

但如果你的数据量比较小，你可以用键来存储它们就像B树那样。

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B-Tree的主要缺点是遍历键的难度 按顺序。B+树保留了的快速随机访问属性 b -树，同时也允许快速顺序访问

** 参考:Data Structures Using C//作者:Aaro M Tenenbaum

http://books.google.co.in/books?id=X0Cd1Pr2W0gC&pg=PA456&lpg=PA456&dq=drawback+of+B-Tree+is+the+difficulty+of+Traversing+the+keys+sequentially&source=bl&ots=pGcPQSEJMS&sig=F9MY7zEXYAMVKl_Sg4W-0LTRor8&hl=en&sa=X&ei=nD5AUbeeH4zwrQe12oCYAQ&ved=0CDsQ6AEwAg#v=onepage&q=drawback%20of%20B-Tree%20is%20the%20difficulty%20of%20Traversing%20the%20keys%20sequentially&f=false

数据库系统概念示例

B+树

相应的b -树

In a B tree search keys and data are stored in internal or leaf nodes. But in a B+-tree data is stored only in leaf nodes. Full scan of a B+ tree is very easy because all data are found in leaf nodes. Full scan of a B tree requires a full traversal. In a B tree, data may be found in leaf nodes or internal nodes. Deletion of internal nodes is very complicated. In a B+ tree, data is only found in leaf nodes. Deletion of leaf nodes is easy. Insertion in B tree is more complicated than B+ tree. B+ trees store redundant search keys but B tree has no redundant value. In a B+ tree, leaf node data is ordered as a sequential linked list but in a B tree the leaf node cannot be stored using a linked list. Many database systems' implementations prefer the structural simplicity of a B+ tree.

B+树的一个可能的用途是它适用于各种情况 哪里的树长得太大，以至于它不适合可用 内存。因此，您通常期望执行多个I/O。 B+树确实经常被使用，即使它实际上适合 内存，然后你的缓存管理器可能会永久保存它。但 这是一个特殊的情况，而不是一般的情况，缓存策略是 与B+树的维护分开。

另外，在B+树中，叶子页以 一个链表(或双链表)，用于优化遍历 (用于范围搜索、排序等)。所以指针的数量是 所使用的特定算法的函数。

定义“快得多”。渐近地它们是相同的。不同之处在于它们如何使用二级存储。维基百科上关于B-树和B+树的文章看起来相当可信。