B+树中只有叶子节点带有数据信息（直接保存数据或指向数据的指针），B树所有节点都带有数据信息
B+树索引分为聚集索引和非聚集索引
mysql使用B+树，Myisam是非聚集索引，innoDB是聚集索引
聚簇索引索引的叶节点就是数据节点 ，非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点，只不过有一个指针指向对应的数据块。


B+树特点

所有关键字都出现在叶子结点(稠密索引)，关键字有序
不可能在非叶子结点命中
非叶子结点是叶子结点的索引(稀疏索引)，叶子结点存储(关键字)数据 


B树与B+树区别

结构上

B+树中只有叶子节点会带有指向记录的指针，而B树则所有节点都带有，在内部节点出现的索引项不会再出现在叶子节点中。
B+树中所有叶子节点通过指针连接在一起，而B树不会。

性能上 
B树只适合随机检索，B+树同时支持随机检索和顺序检索
B+树的磁盘读写代价更低。B+树的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针，其内部结点比B树小，一次性读入内存中可以查找的关键字更多， IO读写次数是影响索引检索效率的最大因素。
B+树的查询效率更加稳定。B树搜索有可能会在非叶子结点结束，越靠近根节点的记录查找时间越短，只要找到关键字即可确定记录的存在，其性能等价于在关键字全集内做一次二分查找。而在B+树中，顺序检索比较明显，随机检索时，任何关键字的查找都必须走一条从根节点到叶节点的路，所有关键字的查找路径长度相同，导致每一个关键字的查询效率相当。



数据库索引采用B+树的主要原因

B树不支持顺序检索 遍历效率低
B+树的叶子节点使用指针顺序连接在一起，遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历。
数据库中基于范围的查询很多 
B+树的内部结点没有指向关键字的指针，结构更小，更少的IO读写次数，更好的检索效率
相同大小的内存，可以载入更多的索引，提升检索效率