關鍵字就是key的意思
1、定義任意非葉子結點最多只有m個兒子，且m>2；
2、根結點的兒子數為[2, m]；
3、除根結點以外的非葉子結點的兒子數為[m/2, m]；
4、每個結點存放至少m/2-1（取上整）和至多m-1個關鍵字；（至少2個關鍵字）
5、非葉子結點的關鍵字個數=指向兒子的指標個數-1；
6、非葉子結點的關鍵字：k[1], k[2], …, k[m-1]；且k[i] < k[i+1]；
7、非葉子結點的指標：p[1], p[2], …, p[m]；其中p[1]指向關鍵字小於k[1]的子樹，p[m]指向關鍵字大於k[m-1]的子樹，其它p[i]指向關鍵字屬於(k[i-1], k[i])的子樹；
8、所有葉子結點位於同一層；
b+樹的性質(下面提到的都是和b樹不相同的性質)
1、非葉子節點的子樹指標與關鍵字個數相同；
2、非葉子節點的子樹指標p[i],指向關鍵字值屬於[k[i],k[i+1]]的子樹.(b樹是開區間,也就是說b樹不允許關鍵字重複,b+樹允許重複)；
3、為所有葉子節點增加乙個鏈指標；
4、所有關鍵字都在葉子節點出現(稠密索引). (且鍊錶中的關鍵字恰好是有序的)；
5、非葉子節點相當於是葉子節點的索引(稀疏索引),葉子節點相當於是儲存(關鍵字)資料的資料層；
6、更適合於檔案系統；
1、 b+樹的磁碟讀寫代價更低：b+樹的內部節點並沒有指向關鍵字具體資訊的指標，因此其內部節點相對b樹更小，如果把所有同一內部節點的關鍵字存放在同一盤塊中，那麼盤塊所能容納的關鍵字數量也越多，一次性讀入記憶體的需要查詢的關鍵字也就越多，相對io讀寫次數就降低了。
2、b+樹的查詢效率更加穩定：由於非終結點並不是最終指向檔案內容的結點，而只是葉子結點中關鍵字的索引。所以任何關鍵字的查詢必須走一條從根結點到葉子結點的路。所有關鍵字查詢的路徑長度相同，導致每乙個資料的查詢效率相當。
3、由於b+樹的資料都儲存在葉子結點中，分支結點均為索引，方便掃庫，只需要掃一遍葉子結點即可，但是b樹因為其分支結點同樣儲存著資料，我們要找到具體的資料，需要進行一次中序遍歷按序來掃，所以b+樹更加適合在區間查詢的情況，所以通常b+樹用於資料庫索引。
b樹在提高了io效能的同時並沒有解決元素遍歷的我效率低下的問題，正是為了解決這個問題，b+樹應用而生。b+樹只需要去遍歷葉子節點就可以實現整棵樹的遍歷。而且在資料庫中基於範圍的查詢是非常頻繁的，而b樹不支援這樣的操作或者說效率太低。
查詢資料，最簡單的方式是順序查詢。但是對於幾十萬上百萬，甚至上億的資料庫查詢就很慢了。
所以要對查詢的方式進行優化，熟悉的二分查詢，二叉樹可以把速度提公升到o(log(n,2))，查詢的瓶頸在於樹的深度，最壞的情況要查詢到二叉樹的最深層，由於，每查詢深一層，就要訪問更深一層的索引檔案。在多達數g的索引檔案中，這將是很大的開銷。所以，盡量把資料結構設計的更為『矮胖』一點就可以減少訪問的層數。在眾多的解決方案中，b-/b+樹很好的適合。b-樹定義具體可以查閱，簡而言之就是中間節點可以多餘兩個子節點，而且中間的元素可以是乙個域。相比b-樹，b+樹的父節點也必須存在於子節點中，是其中最大或者最小元素，b+樹的節點只儲存索引key值，具體資訊的位址存在於葉子節點的位址中。這就使以頁為單位的索引中可以存放更多的節點。減少更多的i/o支出。因此，b+樹成為了資料庫比較優秀的資料結構，mysql中myisam和innodb都是採用的b+樹結構。不同的是前者是非聚集索引，後者主鍵是聚集索引，所謂聚集索引是實體地址連續存放的索引，在取區間的時候，查詢速度非常快，但同樣的，插入的速度也會受到影響而降低。聚集索引的物理位置使用鍊錶來進行儲存。
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