MySQL 用于衡量数据查询的效率是 磁盘 I/O 次数，一般来讲索引比较大，尤其是对于关系型数据库这种数据量俺的所以能达到亿级别的，为了节省内存的使用，一般会将索引存储到磁盘中

当 B树 或者 B+ 树作为索引结构的时候，它们有一个共同的特点，每一层节点的数目比较多，但是层数很少，这样做的目的是为了减少磁盘 I/O 的次数，但是对于 B 树，它的每一个节点还包含有 data 域，这样的话就增大了节点的大小，其实就是增加了磁盘 I/O 的次数，因为磁盘 I/O 一次读取出的数据量大小是固定的，单个数据变大，每次读取出的就少，导致磁盘 I/O 的次数增多，而对于 B+ 树，除了叶子节点以外的其他节点都没有存储 data 域，每个节点小，磁盘 I/O 的次数也少，B+ 树中的 data 域是存储在叶子节点中，并且所有叶子节点都有一个链指针，这样只需要遍历叶子节点就能获取到所有的数据，能实现范围查询，在数据查询的场景中，范围查询的使用频率很高，但是 B 树不支持这种遍历操作