B-树和B+树的区别
一、B-tree数据存储
在下图中 P 代表的是指针，指向的是下一个磁盘块。在第一个节点中的 16、24 就是代表我们的 key 值是什么。date 就是这个 key 值对应的这一行记录是什么。
假设寻找 key 为 33 的这条记录，33 在 16 和 34 中间，所以会去磁盘 3 进行寻找。
在磁盘 3 中进行判断，指针指向磁盘 8。在磁盘 8 中即可获取到数据 33，然后将 data 返回。
一般说到的页都是数据页。默认的页面大小为16kb，每个页中至少存储2条或以上的行记录。那么根据 BTree 数据查找的过程中可以得知一共读取了三个磁盘，那么每个磁盘的大小就是 16kb。
而目前的给的案例寻找了三层，那么三层存储的数据就是：16kb16kb16kb=4096kb
如果按照一条记录所需内存 1kb，那么这三层的 BTree 就可以存储 4096 条记录
数据库的数据少则几百万，多则几千万数据，那么 BTree 的层级就会越来越深，相对的查询效率也会越来越慢。
这里就要考虑为什么在 Btree 中 48kb 的内存怎么就只能存储 4000 多条记录？
问题就出现在 data 上，要知道在计算数据大小时指针地址和 key 的内存都是没有计算在内的，单单就计算了 data 的内存。
问题就出现在 data 上，要知道在计算数据大小时指针地址和 key 的内存都是没有计算在内的，单单就计算了 data 的内存。
二、B+Tree数据结构实现过程
对比B树的数据存储结构可以看到：
1. 对比B树的数据存储结构可以看到： B+Tree 所有的叶子节点之间是一种链式环结构。
2. B+树非叶子节点不存储data数据，只存储主键数据以及相关指针数据。
那么在这个过程中到底读取了多少条数据呢？
假设B+Tree 读取数据的深度跟 B-Tree 的深度一样，都是三层，那么同样的道理每个磁盘的大小为 16kb。
那在 B+Tree 中非叶子节点可以存储多少数据呢？一般来说我们每个表都会存在一个主键。
根据三层来计算，第一层跟第二层存储的是 key 值，也就是主键值。
由于 int 类型所占的内存是 4Byte（字节），指针的存储就给个 6Byte，一共就是 10Tybe，那么第一层节点就可以存储 161000/10=1600。
同理第二层每个节点也是可以存储 1600 个 key。
第三层是叶子节点，每个磁盘存储大小同样安装 BTree 的计算一样，每条数据占 1kb。
那么在 B+Tree 中三层可以存储的数据就是 1600160016=40960000
足以见得，B+Tree四层时已经是40960000 * 1600 条数据，足以见得已经能够满足绝大部分数据存储需求
可见：
1.B树索引结构，InnoDB引擎三次磁盘IO只能查到4096条数据，而B+树索引结构三次磁盘IO能够查到40960000.相差万倍；
2.innodb对磁盘默认一次读取16KB字节大小，Linux系统默认读取4KB字节大小。故InnoDB在说IO磁盘操作时是Linux系统磁盘操作次数的四倍。
