B-tree的由来？
为什么非得是树呢，而不是直接是数组。Memory locality & the magic of B-Trees!:
说了很清楚，就是因为在申请内存的时候，不知道要申请多大的内存，所以没办法申请很大的一块内存，所以就变成了一个数组被打断为好几段，然后每段用链表连接起来，这其实就是树的基本模型。
B-tree和B+tree的区别是什么？
- B-tree中非叶子节点可以存值；但是B+tree非叶子节点不可以存值，只能存key，值只存在叶子节点中。
- B-tree中叶子节点没有用指针连接起来；而B+tree中的叶子节点用指针连接起来，所以B+tree的查询很快，当定位到叶子节点后，只需要遍历叶子节点即可。B+树相比于B树能够更加方便的遍历。
- B+树简单的说就是变成了一个索引一样的东西。 B+的搜索与B-树也基本相同，区别是B+树只有达到叶子结点才命中（B-树可以在非叶子结点命中），B+树的性能相当于是给叶子节点做一次二分查找。
- B+树的查找算法：当B+树进行查找的时候，你首先一定需要记住，就是B+树的非叶子节点中并不储存节点，只存一个键值方便后续的操作，所以非叶子节点就是索引部分，所有的叶子节点是在同一层上，包含了全部的关键值和对应数据所在的地址指针。这样其实，进行 B+树的查找的时候，只需要在叶子节点中进行查找就可以了。
各自的应用场景有什么不同?
mysql的MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式：
- MyISAM引擎使用B+ Tree作为索引结构，叶节点存放的是数据记录的地址。
- MyISAM引擎的辅助索引（二级索引）和主索引在结构上没有区别，只是辅助索引的key可以重复，叶节点上存放的也是数据记录的地址。
- MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。
- InnoDB中表数据本身就是按B+ Tree组织的一个索引结构，叶节点存放的就不是数据记录的地址，而是完整的数据记录。所以InnoDB这种存储方式，又称为聚集索引，使得按主键的搜索十分高效，但二级索引搜索需要检索两遍索引：首先二级索引获得主键，然后用主键到主索引中检索到数据记录。
- 因为主键是InnoDB表记录的”逻辑地址“，所以InnoDB要求表必须有主键，MyISAM可以没有。
自己的一点想法
看了很多的文章，心中一直在问自己一个问题，既然B+树那么好，那么B树存在的意义什么呢？因为innodb存储引擎和MyISAM存储都是使用的B+树。我自己的理解是：B树适合那种访问之后能够把相应的数据一起返回的数据结构。
那么，什么样子的才是访问到key之后把相应的value数据一起就返回的呢？上面也提到了因为B+树非叶子节点不存储value，所以占得空间小，所以相同的内存大小，B+树存储的节点更多，这说明了能够放在内存中的非叶子节点就更多。那么，B树存在的意义又是什么呢？
我觉得B树存在的意义是当都在内存中的时候，若是能够根据key直接把value得到然后返回，不用去磁盘查找， 明显要快很多，因为B+树的数据(value)是存在叶子节点中的，而叶子节点是存在于磁盘中的。也就是说当数据很小的时候，使用B数把数据跟key一起存放在非叶子节点中，可以更快的加速查找。