B-tree（平衡树）和B+tree（平衡树的一种变种）是两种常见的树状数据结构，用于构建索引以提高数据库的查询性能。它们在一些方面有相似之处，但也有一些关键的区别。以下是B-tree和B+tree的主要区别：
- 节点结构：
B-tree： B-tree的每个节点既包含键值，也包含对应的数据，因此叶子节点既存储数据也存储键值。
B+tree： B+tree的非叶子节点只包含键值，而不包含对应的数据，数据仅存储在叶子节点中。 - 叶子节点：
B-tree： B-tree的叶子节点包含了键值和对应的数据。叶子节点之间通过指针连接形成一个链表，便于范围查询和顺序遍历。
B+tree： B+tree的叶子节点只包含数据和指向相邻叶子节点的指针，形成一个有序链表。非叶子节点包含所有的键值。 - 范围查询：
B-tree： B-tree由于在非叶子节点和叶子节点都存储键值，对范围查询有一定的优势。
B+tree： B+tree由于只在叶子节点存储数据，范围查询效率更高，因为只需要遍历叶子节点。 - 数据查找：
B-tree： B-tree的查找可以在非叶子节点中终止，因为数据可能存储在非叶子节点中。
B+tree： B+tree的查找总是在叶子节点中完成，因为数据只存储在叶子节点中。 - 插入和删除：
B-tree： 插入和删除时需要更新非叶子节点和叶子节点，可能导致树的重平衡。
B+tree： 插入和删除只涉及到叶子节点，不需要更新非叶子节点，有助于减少维护的开销。 - 应用场景：
B-tree： 适用于需要在非叶子节点中存储数据的场景，如某些文件系统。
B+tree： 适用于数据库索引等场景，特别是范围查询和顺序遍历较为频繁的情况。
