树中的节点并不存储数据本身，而是只是作为索引。除此之外，我们把每个叶子节点串在一条链表上，链表中的数据是从小到大有序的。
如果我们要求某个区间的数据。我们只需要拿区间的起始值，在树中进行查找，当查找到某个叶子节点之后，我们再顺着链表往后遍历，直到链表中的结点数据值大于区间的终止值为止。所有遍历到的数据，就是符合区间值的所有数据。
当数据量很大的时候，如果将索引存储在内存中，尽管内存访问的速度非常快，查询的效率非常高，但是，占用的内存会非常多。
如果把索引存储在硬盘中，而非内存中。但硬盘是一个非常慢速的存储设备。通常内存的访问速度是纳秒级别的，而磁盘访问的速度是毫秒级别的。读取同样大小的数据，从磁盘中读取花费的时间，是从内存中读取所花费时间的上万倍，甚至几十万倍。
为了节省内存，如果把树存储在硬盘中，那么每个节点的读取（或者访问），都对应一次磁盘 IO 操作。树的高度就等于每次查询数据时磁盘 IO 操作的次数。比起内存读写操作，磁盘 IO 操作非常耗时，所以我们优化的重点就是尽量减少磁盘 IO 操作，也就是，尽量降低树的高度。
如果我们将 m 叉树实现 B+ 树索引，用代码实现出来。如下：
/**
* 这是B+树非叶子节点的定义。
*
* 假设keywords=[3, 5, 8, 10]
* 4个键值将数据分为5个区间：(-INF,3), [3,5), [5,8), [8,10), [10,INF)
* 5个区间分别对应：children[0]...children[4]
*
* m值是事先计算得到的，计算的依据是让所有信息的大小正好等于页的大小：
* PAGE_SIZE = (m-1)*4[keywordss大小]+m*8[children大小]
*/
type struct BPlusTreeNode {
m int // 5叉树
keywords []int // 键值，用来划分数据区间
children []BPlusTreeNode //保存子节点指针
}
/**
* 这是B+树中叶子节点的定义。
*
* B+树中的叶子节点跟内部节点是不一样的,
* 叶子节点存储的是值，而非区间。
* 这个定义里，每个叶子节点存储3个数据行的键值及地址信息。
*
* k值是事先计算得到的，计算的依据是让所有信息的大小正好等于页的大小：
* PAGE_SIZE = k*4[keyw..大小]+k*8[dataAd..大小]+8[prev大小]+8[next大小]
*/
type struct BPlusTreeLeafNode {
k int
keywords []int // 数据的键值
dataAddress []long // 数据地址
prev BPlusTreeLeafNode // 这个结点在链表中的前驱结点
next BPlusTreeLeafNode // 这个结点在链表中的后继结点
}
对于相同个数的数据构建 m 叉树索引，m 叉树中的 m 越大，那树的高度就越小，那 m 叉树中的 m 是不是越大越好呢？到底多大才最合适呢？
不管是内存中的数据，还是磁盘中的数据，操作系统都是按页（一页大小通常是 4KB，这个值可以通过 getconfig PAGE_SIZE 命令查看）来读取的，一次会读一页的数据。如果要读取的数据量超过一页的大小，就会触发多次 IO 操作。所以，我们在选择 m 大小的时候，要尽量让每个节点的大小等于一个页的大小。读取一个节点，只需要一次磁盘 IO 操作。
数据的写入过程，会涉及索引的更新，这是索引导致写入变慢的主要原因。
对于一个 B+ 树来说，m 值是根据页的大小事先计算好的，也就是说，每个节点最多只能有 m 个子节点。在往数据库中写入数据的过程中，这样就有可能使索引中某些节点的子节点个数超过 m，这个节点的大小超过了一个页的大小，读取这样一个节点，就会导致多次磁盘 IO 操作。
正是因为要时刻保证 B+ 树索引是一个 m 叉树，所以，索引的存在会导致数据库写入的速度降低。实际上，不光写入数据会变慢，删除数据也会变慢。
B- 树就是 B 树，B+ 树中的节点不存储数据，只是索引，而 B 树中的节点存储数据；B 树中的叶子节点并不需要链表来串联。B 树只是一个每个节点的子节点个数不能小于 m/2 的 m 叉树