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。

在B+树中，由于只有指针存储在内部节点中，因此它们的大小明显小于B树的内部节点(存储数据+键)。 因此，B+树的索引可以在一次磁盘读取中从外部存储中提取，处理后找到目标的位置。如果它是一个B树，那么每个决策过程都需要读取磁盘。希望我把我的观点讲清楚了!：）

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。

Adegoke A, Amit

我想你们忽略的一个关键点是数据和指针之间的区别，就像本节中解释的那样。

指针:指向其他节点的指针。

数据:—在数据库索引的上下文中，数据只是另一个指向其他地方的真实数据(行)的指针。

因此在B树的情况下，每个节点都有三个信息键，指向与键相关的数据的指针和指向子节点的指针。

在B+树中，内部节点保存指向子节点的键和指针，而叶节点保存指向相关数据的键和指针。这允许为给定大小的节点提供更多的键数。节点大小主要由块大小决定。

每个节点拥有更多键的好处已经在上面解释过了，这样可以节省我的输入工作量。

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。

The primary distinction between B-tree and B+tree is that B-tree eliminates the redundant storage of search key values.Since search keys are not repeated in the B-tree,we may not be able to store the index using fewer tree nodes than in corresponding B+tree index.However,since search key that appear in non-leaf nodes appear nowhere else in B-tree,we are forced to include an additional pointer field for each search key in a non-leaf node. Their are space advantages for B-tree, as repetition does not occur and can be used for large indices.