一、数据库索引，为什么不适用用二叉树：
1. 平衡二叉树必须满足（所有节点的左右子树高度差不超过1）。执行插入还是删除操作，只要不满足上述条件，就要通过旋转来保持平衡，而旋转是非常耗时的，所以AVL树适合用于查找多的情况。
2. 二叉树的数据结构，会导致“深度”，比较深，这种“瘦高”的特性，加大了平均查询的磁盘IO次数，随着数据量的增多，查询效率也会受到影响；

二、B+ 树和 B 树在构造和查询性能上有什么差异呢？
B+ 树的中间节点并不直接存储数据。
1. B+树的查询效率更加稳定：由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当。
2. B+树的磁盘读写代价更低：B+树的内部节点并没有指向关键字具体信息的指针，因此其内部节点相对B树更小，如果把所有同一内部节点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多，一次性读入内存的需要查找的关键字也就越多，相对IO读写次数就降低了。
3、由于B+树的数据都存储在叶子结点中，分支结点均为索引，方便扫库，只需要扫一遍叶子结点即可，但是B树因为其分支结点同样存储着数据，我们要找到具体的数据，需要进行一次中序遍历按序来扫，所以B+树更加适合在区间查询的情况，所以通常B+树用于数据库索引。