B+树相对于B树的主要优点是，它们允许您通过删除指向数据的指针来打包更多指向其他节点的指针，从而增加扇出并潜在地降低树的深度。

缺点是，当您可能在内部节点中找到匹配时，无法提前退出。但由于这两种数据结构都有巨大的扇出，绝大多数匹配都将在叶节点上，这使得B+树的平均效率更高。

数据库系统概念示例

B+树

相应的b -树

B+树相对于B树的主要优点是，它们允许您通过删除指向数据的指针来打包更多指向其他节点的指针，从而增加扇出并潜在地降低树的深度。

缺点是，当您可能在内部节点中找到匹配时，无法提前退出。但由于这两种数据结构都有巨大的扇出，绝大多数匹配都将在叶节点上，这使得B+树的平均效率更高。

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。

B+树尤其适用于基于块的存储(例如:硬盘)。考虑到这一点，你会得到几个优势，例如(从我的脑海中):

high fanout / low depth: that means you have to get less blocks to get to the data. with data intermingled with the pointers, each read gets less pointers, so you need more seeks to get to the data simple and consistent block storage: an inner node has N pointers, nothing else, a leaf node has data, nothing else. that makes it easy to parse, debug and even reconstruct. high key density means the top nodes are almost certainly on cache, in many cases all inner nodes get quickly cached, so only the data access has to go to disk.

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.