结点结构不同B树的所有节点既存放键(key)也存放数据(data)，而B+树只有叶子节点存放key和data，其他内节点只存放key。叶子结点之间的关系不同B树的叶子节点都是独立的;B+树的叶子节点有一条引用链指向与它相邻的叶子节点。增加一个链指针检索过程不同B树的检索的过程相当于对范围内的每个节点的关键字做二分查找，可能还没有到达叶子节点，检索就结束了。（中途结束）而B+树的检索效率就很稳定了，任何查找都是从根节点到叶子节点的过程，叶子节点的顺序检索很明显。（必然会到达叶子节点）

B树相对于B+树的优点是，如果经常访问的数据离根节点很近，而B树的非叶子节点存储关键字数据的地址，所以这种数据检索的时候会要比B+树快。

1、B+树查找速度更稳定因为B+树的所有数据都存放在叶子结点上2、B+树的层级更少相较于B树B+每个非叶子节点存储的关键字数更多，树越矮查询数据越快；3、B+树全表扫描更快因为它支持区间访问，因为它的叶子节点是相连的，是个单链表，而B树需要一层一层的访问4、B+树天然具备排序功能因为叶子节点数据构成了一个有序链表

B树包括B+树的设计思想都是尽可能的降低树的高度，以此降低磁盘IO的次数，因为一个索引节点就表示一个磁盘页，页的换入换出次数越多，表示磁盘IO次数越多，越低效。B树算法减少定位数据所在的节点时所经历的磁盘IO次数，从而加快存取速度。假设一个节点可以容纳100个值，那么3层的B树可以容纳100万个数据。（根节点100值，第二层可以存储99个节点（k-1），也就是99*100个值，第三层可以存储，（99*100-1）*100）结果是近似100万个数据。而如果使用二叉查找树，则需要将近20层，也就是进行20次磁盘IO，性能差距如此之大。如mongoDB数据库使用，单次查询平均快于Mysql（但侧面来看Mysql至少平均查询耗时差不多）。