之前的二叉排序树，平衡二叉树都是基于二叉树的实现，但是在搜索过程中，效率和树的深度有关，所以就想到把二叉树改为多叉树，B树和B+树都基于多叉树的实现
多路查找树
B树
定义
应用场景
B+树
涉及到遍历的场景，B树就有明显缺陷了，需要类似树的中序遍历，而这样的IO开销是很大的，从而就引出了B+树
定义
也就是说，真正的数据存在叶子结点，其它结点存放的都是叶子结点的索引
随机查询则从根结点开始遍历，顺序查询则可以从最左侧的叶子结点遍历
应用场景
数据库数据结构
大多数数据库，如mysql，底层的数据结构也是采用B+树来实现
1.树的深度会很大影响搜索效率，每多一层，就多一次IO，所以一般而言树深度越小越好，而B树/B+树支持多阶，符合要求
2.数据量大了，就会出现索引，索引多了也会占据存储空间，B+树只在叶子结点存储真实数据，其它结点存储索引，可以提高索引结点的空间利用率
3.结合磁盘特点，磁盘寻找数据需要经历三个时间，寻道时间，旋转时间，传送时间，而其中寻道时间消耗的时间最长。磁盘读取数据是以盘块(block)为基本单位的。位于同一盘块中的所有数据都能被一次性全部读取出来。而磁盘IO代价主要花费在查找时间Ts上。因此我们应该尽量将相关信息存放在同一盘块，同一磁道中。或者至少放在同一柱面或相邻柱面上，以求在读/写信息时尽量减少磁头来回移动的次数。所以一般数据库中的B+树采用与盘块大小相同的阶数。
盘块：也就是扇区，一般是连续的512字节
寻道时间：磁头找到对应的磁道
旋转时间：在磁道上通过旋转找到对应的数据
传送时间：通过计算机总线加载到内存
参考资料
从磁盘的使用角度来说明数据结构的应用场景
//B+树和在数据库innodb的应用