B-树和B+树的区别是什么？
B-树（B-tree）和B+树（B+ tree）都是一种常见的自平衡树形数据结构，通常用于实现关系型数据库中的索引。这两种树的概念如下：
B-树（B-tree）:
B-树是一种多路搜索树（multiway search tree），它的每个节点可以包含多个子节点。
每个节点有多个关键字，按升序排列。这些关键字被用来分隔节点的子树范围，使得每个子树中的关键字范围有序。
所有叶子节点位于同一层，形成一个底层的有序链表，可以支持范围查询。
B-树常用于文件系统和数据库索引，因为它对于随机访问和范围查询都具有良好的性能。
B+树（B+ tree）:
B+树是在B-树基础上演变而来的一种树形结构。
与B-树不同，B+树的非叶子节点只包含用于索引的关键字，而不包含实际数据。
所有叶子节点通过指针连接成一个有序链表，形成主索引结构。叶子节点包含了所有数据和关键字。
B+树适用于范围查询，因为范围查询可以通过在叶子节点上的有序链表上进行线性遍历来实现。
总体而言，B-树和B+树都是为了优化对磁盘的访问而设计的树结构，通过减少树的深度和提供有序的叶子节点链表，以提高数据的检索效率。 B-树更适用于随机查询，而B+树更适合范围查询。
它们在结构和应用方面有一些关键的区别。
首先，B-树和B+树的节点存储方式不同。在B-树中，每个节点都包含关键字和对应的数据，而在B+树中，只有叶子节点包含关键字和数据，而非叶子节点只包含关键字。这使得B+树更适合范围查询，因为所有的关键字都存储在叶子节点上，形成一个有序链表。
其次，B-树和B+树的查找方式也不同。在B-树中，由于每个节点都包含数据，因此可以在非叶子节点上进行查找。而在B+树中，查找操作必须从根节点一直到叶子节点，因为只有叶子节点包含实际的数据。
此外，B+树有助于提高范围查询的效率。由于B+树的所有关键字都存储在叶子节点上，范围查询可以通过遍历叶子节点的链表来实现，而不需要深度遍历整棵树。
