先说B树和B+树的区别
B树：非叶子节点也存储数据
B+树：只有叶子节点存储数据，且所有叶子节点通过指针相连接。
为什么MongoDB选择B树而，MySQL选择B+树呢？两种数据结构的区别摆在上面了，那就看MongoDB和MySQL的需求
首先：
MongoDB属于文档型存储的NoSQL，意味着它并不是关系型数据库，既然如此，基本不会出现批量连续数据的查询，那么B+树的叶子节点通过指针相连接对于MongoDB来说，就没多少价值了。
再看看B树的优缺点（相对于B+树）：
优点：数据直接存在于非叶子节点上，最近查询时间复杂度为O(1)
缺点：叶子节点不通过指针连接，不适合范围查询
到这里，基本已经清楚了为什么MongoDB选择B树而不是B+树了。
解释一下为什么文档型NoSQL为什么基本不会出现连续数据查询：
关系型数据库的数据结构
| id | type |
| 1 | a |
| 2 | a |
| 3 | b |
如果通过type构建索引，查询是：
SELECT id FROM t1 WHERE type=’a’;
是不是查找一段连续的数据呢？或者包含join的查询同理
那么MongoDB就不会有这种查询吗？
不是不会有这种查询，而是一般不会这样设计
MongoDB中的设计
{
“_id”:“1”,
“type”:“a”,
“id”:[
1,
2,
3
]
}
看到了吗？用type建立索引，查询一条数据就拿到想要的结果了。
引发思考(私货)：
MongoDB很多情况下用来存储日志，如果需要将日志分类存储，且对查询速度要求较高，可以通过物化视图，将同类的日志内容合并，提高查询速度。
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