在 MySQL 中，B+树被用作索引结构，而不是 B 树，主要是由于以下几个关键原因：
1. B+树的叶子节点存储所有数据，便于范围查询
- B 树：在 B 树中，数据可以存储在内部节点和叶子节点。这意味着遍历 B 树时，需要在各层中查找，进行范围查询时效率不高。
- B+树：在 B+树中，所有实际的数据记录都存储在叶子节点，内部节点只存储键值（索引）。而且叶子节点之间通过指针相互连接，形成了链表结构。这个特点使得范围查询非常高效，只需要遍历叶子节点即可。
2. 更高的查询效率
- B 树的节点不仅存储键，还存储数据。因此在遍历树时，每层节点的大小会变大，占用更多内存和磁盘空间，导致每次查询需要读取的页面数增加。
- B+树的非叶子节点只存储键，不存储实际数据，这使得每个节点可以容纳更多的键，树的层数更少，从而减少了查询的 I/O 操作。
3. 叶子节点链表提高了顺序访问性能
- B+树的叶子节点通过双向链表相连，可以通过顺序遍历链表快速进行顺序读取。MySQL 的索引往往需要进行大量的区间查询或者顺序读取操作，B+树的这一特性使得索引的顺序访问性能更高，能够有效减少磁盘随机访问的开销。
4. B+树的树高更小，适合磁盘存储
- B+树的内部节点较小，可以容纳更多的索引，从而减少了树的高度。磁盘 I/O 是数据库系统的主要性能瓶颈，树的高度越低，磁盘读取的次数就越少，进而提高了查询性能。
5. 更好的磁盘预读和缓存
- 由于叶子节点是链表结构，在进行范围查询时，磁盘预读机制（一次读取多个相邻的数据块）和缓存的效率更高。而 B 树的节点在各层中分布，顺序查询时无法像 B+树那样高效。
总结
MySQL 选择 B+树作为索引的结构，主要是因为其更高效的范围查询、顺序访问、内存使用效率以及更低的 I/O 次数。相较于 B 树，B+树能够更好地应对数据库中常见的查询需求，尤其是范围查询和顺序读取。