B树，又称为多路平衡查找树，B树中所有结点的孩子结点树的最大值称为B树的阶，通常用m表示
一棵m阶B树满足以下性质：
1 树中每个结点至多有m棵子树（至多含有m-1个关键字）
2 若根结点不是终端结点，则至少有两棵子树
3 除根结点外，所有非叶结点至少有 m/2 棵子树
B树和B+树的区别：
B+树和B树相比，主要的不同点在以下3项：
- 内部节点中，关键字的个数与其子树的个数相同，不像B树种，子树的个数总比关键字个数多1个
- 所有指向文件的关键字及其指针都在叶子节点中，不像B树，有的指向文件的关键字是在内部节点中。换句话说，B+树中，内部节点仅仅起到索引的作用，
- 在搜索过程中，如果查询和内部节点的关键字一致，那么搜索过程不停止，而是继续向下搜索这个分支。
根据B+树的结构，我们可以发现B+树相比于B树，在文件系统，数据库系统当中，更有优势，原因如下：
B+树的磁盘读写代价更低
B+树的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针。因此其内部结点相对B树更小。如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说I/O读写次数也就降低了。B+树的查询效率更加稳定
由于内部结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当。B+树更有利于对数据库的扫描
B树在提高了磁盘IO性能的同时并没有解决元素遍历的效率低下的问题，而B+树只需要遍历叶子节点就可以解决对全部关键字信息的扫描，所以对于数据库中频繁使用的range query，B+树有着更高的性能。
参考博客：
