B-树上操作的时间通常由存取磁盘的时间和CPU计算时间这两部分构成。B-树上大部分基本操作所需访问盘的次数均取决于树高h。关键字总数相同的情况下B-树的高度越小，磁盘I/O所花的时间越少。

    　与高速的CPU计算相比，磁盘I/O要慢得多，所以有时忽略CPU的计算时间，只分析算法所需的磁盘访问次数（磁盘访问次数乘以一次读写盘的平均时间(每次读写的时间略有差别)就是磁盘I/O的总时间）。

1、B-树的高度

   
　定理9.1 若n≥1，m≥3，则对任意一棵具有n个关键字的m阶B-树，其树高h至多为：

        log
_t((n+1)/2)+1。

这里t是每个(除根外)内部结点的最小度数，即

    　由上述定理可知：B-树的高度为O(logtn)。于是在B-树上查找、插入和删除的读写盘的次数为O(log
_tn)，CPU计算时间为O(mlog
_tn)。

2、性能分析

　　①n个结点的平衡的二叉排序的高度H（即lgn）比B-树的高度h约大lgt倍。

    　【例】若m=1024，则lgt=lg512=9。此时若B-树高度为4，则平衡的二叉排序树的高度约为36。显然，若m越大，则B-树高度越小。

　　②若要作为内存中的查找表，B-树却不一定比平衡的二叉排序树好，尤其当m较大时更是如此。

    　因为查找等操作的CPU计算时间在B-树上是

        O(mlog
_tn)=0(lgn·(m/lgt))

而m/lgt>1，所以m较大时O(mlogtn)比平衡的二叉排序树上相应操作的时间O(lgn)大得多。因此，仅在内存中使用的B-树必须取较小的m。（通常取最小值m=3，此时B-树中每个内部结点可以有2或3个孩子，这种3阶的B-树称为2-3树）。