前提知识
这篇博客主要是为了分析B树及B+树作为索引的应用原因，而不是这两种树结构的内存模型，所以很多知识点都是简单的说了哈。
查找方法
首先B+树的索引结构，在查找时使用的是二分查找的方法。类似使用二分查找的还有很多，比如Redis的跳表查询，kafuka的日志消息查询也是使用这种方法。时间复杂度O（logn）
计算机预读取机制
这个就属于计算机机制的方面内容了，简单来说：在计算机读取到一个字节，大概率也会读取到其周围的数据，所以计算机会提前将你读取数据的周围数据同时加载到内存，加快你访问周围数据的速度。
B树
B树在每个节点上都用来存储多个关键字（也就可以理解我们说的是索引），如果我们将节点大小设置成磁盘大小，那么我们在查找到一个在该节点的数据时，通过预读机制周围数据同时加载到内存中，所以对于B树来说绝大多数的查询都发生在内存中。
这里可以提一下关于为什么不用红黑树，由于红黑树H高的问题，可能导致数据距离较远，所以查询时会多次去磁盘读取，效率低下不及B树。
B+树
关于B+树，与B树最大的不同处，也就是B+树只用叶子节点（就是树最下方的节点）存储数据，非叶子节点存储指针指向下一个节点（理解为是用来导航的），Mysql也是正是利用这点在作为索引时相比B树提高访问速度，稍后解释。
查找过程分析
先给出一个树结构，我们下面就根据这个图来分析B树和B+树的作为索引时的查找过程。
这张图不是很严谨，主要作为一个树结构来看，而不是作为B树或B+树结构来看。
其实我们绝大多数的根据索引查询，分为两种。也就是根据Id查找一条数据、范围查找数据。
单条数据查找
- B树单条数据查找过程
首先我们从根节点一次一次的通过根节点向不同的叶子节点遍历，直到找到存放数据的节点。但是我们这里注意一点，由于B树是每个节点上都存放数据，所以我们在查找到一条数据时，通过预加载会把这个节点的数据加载到内存，以便加快访问周围数据。 - B+树单条数据查找过程
遍历的方式与B树一摸一样，没有任何区别。但是由于B+树的数据都存放在叶子节点上，所以我们通过一个预加载时，可以加载更多数据到内存当中。 - 比较
在单条数据的读取时，最大的区别就是，B+树结构通过预加载机制可以比B树结构加载更多周围数据到内存中。这样一些情况下B+树在访问数据可能比B树更快。
B+树>=B树，B+树小胜。
范围数据查找
- B树范围数据查找过程
B树在范围查询时，B树依然需要通过从根节点到叶子节点的一遍遍遍历，来找到符合范围条件的数据。 - B+树范围数据查找过程
B+树由于所有数据都存放在叶子节点上，并且叶子节点存放数据还是有顺序的。所以在范围查询时，只需要遍历叶子节点，所以效率相比B树要高的多得多。 - 比较
由于B+树的存储数据结构，在范围查询时只需要遍历有序的叶子节点，找到“头”和“尾”，中间的叶子节点就是我们要的范围数据。
B+树>>B树，B+树大胜。
总结
作为Mysql的索引结构，一定是为了加快查询速度，通过不同情况下的查询分析，我们可以看出B+树是要比B树更适合的，所以Mysql也就选用了B+树作为索引的结构。
在说点闲话吧，最近跟朋友想做一个网站，现在前提条件准备都有了，但是现在很想通过seo把网站排名到百度搜索前面，但是很懵哈哈哈，有没有比较擅长这面的大佬交流交流啊啊啊。