先從資料結構的角度來答。
題主應該知道b-樹和b+樹最重要的乙個區別就是b+樹只有葉節點存放資料，其餘節點用來索引，而b-樹是每個索引節點都會有data域。
這就決定了b+樹更適合用來儲存外部資料，也就是所謂的磁碟資料。
從mysql（inoodb）的角度來看，b+樹是用來充當索引的，一般來說索引非常大，尤其是關係性資料庫這種資料量大的索引能達到億級別，所以為了減少記憶體的占用，索引也會被儲存在磁碟上。
那麼mysql如何衡量查詢效率呢？磁碟io次數，b-樹（b類樹）的特定就是每層節點數目非常多，層數很少，目的就是為了就少磁碟io次數，當查詢資料的時候，最好的情況就是很快找到目標索引，然後讀取資料，使用b+樹就能很好的完成這個目的，但是b-樹的每個節點都有data域（指標），這無疑增大了節點大小，說白了增加了磁碟io次數（磁碟io一次讀出的資料量大小是固定的，單個資料變大，每次讀出的就少，io次數增多，一次io多耗時啊！），而b+樹除了葉子節點其它節點並不儲存資料，節點小，磁碟io次數就少。這是優點之一。
另乙個優點是什麼，b+樹所有的data域在葉子節點，一般來說都會進行乙個優化，就是將所有的葉子節點用指標串起來。這樣遍歷葉子節點就能獲得全部資料，這樣就能進行區間訪問啦。
(資料庫索引採用b+樹的主要原因是 b樹在提高了磁碟io效能的同時並沒有解決元素遍歷的效率低下的問題。正是為了解決這個問題，b+樹應運而生。b+樹只要遍歷葉子節點就可以實現整棵樹的遍歷。而且在資料庫中基於範圍的查詢是非常頻繁的，而b樹不支援這樣的操作（或者說效率太低）)
至於mongodb為什麼使用b-樹而不是b+樹，可以從它的設計角度來考慮，它並不是傳統的關係性資料庫，而是以json格式作為儲存的nosql，目的就是高效能，高可用，易擴充套件。首先它擺脫了關係模型，上面所述的優點2需求就沒那麼強烈了，其次mysql由於使用b+樹，資料都在葉節點上，每次查詢都需要訪問到葉節點，而mongodb使用b-樹，所有節點都有data域，只要找到指定索引就可以進行訪問，無疑單次查詢平均快於mysql（但側面來看mysql至少平均查詢耗時差不多）。
總體來說，mysql選用b+樹和mongodb選用b-樹還是以自己的需求來選擇的。
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