一、为什么需要B树？
用二叉查找树在磁盘上存储数据会面临两个问题：
1、二叉树只有两个分支，数据量非常大的时候，树的高度会很大，不利于数据的查找
2、每次仅若读取一条信息，会造成大量空间的浪费
因此需要把树的高度降低，并且尽量是的每次磁盘读取都能够得到最多的信息
为解决这两个问题，B树应运而生
B树是一种多路平衡树，或者说是一种平衡多路查找树，用于处理磁盘读取问题，减少磁盘IO次数。
B树构建过程：
总结：
1、当根节点已满的时候，要先对根节点进行拆分
2、如果根节点没满，要先走到叶子节点，如果叶子节点没满，则进行插入，如果已满，需要对叶子结点进行拆分。
二、有了B树为什么还需要B+树？
B+树是在B树的变种，它与B树的不同之处在于：
1、在B+树中，key的副本存储在内部节点，真正的key和data存储在叶子节点中
2、n个key值的节点指针域为n而不是n+1
三、B与B+树的区别：
1、B+树内节点不存储数据，所有data存储在叶子节点导致查询时见复杂度固定为logn，而B树查询时间复杂度不固定，与key在树中的位置有关，最好为O（1）
2、B+树叶子节点两两相连可大大增加区间访问性，可使用在范围查询等，而B树每个结点key和data在一起，则无法区间查找
3、B+树更适合外部存储，由于内节点无data域，每个节点能索引的范围更大更精确
4、在数据结构上，B树为有序数组+平衡多叉树，而B+树为有序数组链表+平衡多叉树
四、为什么MongoDB索引选择B树，而Mysql索引选择B+树？
MongoDB是一种nosql，也存储在磁盘上，被设计用在数据模型简单，性能要求高的场合。符合区别的第一条，MongoDB是聚合型数据可，而B树恰好key和data域聚合在一起
Mysql是一种关系型数据库，区间访问是常见的一种情况，而B树不支持区间访问，而B+树由于数据全部存储在叶子节点，并且通过指针串在一起，这样很容易的进行区间遍历甚至全部遍历。