B+树
1.数据库与数据交互的单位是page,而B+树的每个节点都是一个page,访问一个节点，就相当于进行了一次I/O操作。所以访问的节点越少，查找效率越大。而B+树是矮胖的，查找深度也不会太大。
2.B+树中的节点是有序存储的，对于范围查询、排序等操作，可以快速定位到目标数据，提高查询效率。
为什么不用二叉搜索树
二叉搜索树是一种二分查找树，有很好的查找性能，相当于二分查找。
但是当N比较大的时候，树的深度比较高。数据查询的时间主要依赖于磁盘IO的次数，二叉树深度越大，查找的次数越多，性能越差。如果退化成链表，那么会很大程度影响效率。
为什么不用B树
B+树的叶子节点构成了一个有序链表，这样可以很方便地进行范围查询和范围扫描。而B树的同层节点没有指针指向，所以可能需要在非叶子节点进行递归搜索，相对来说操作复杂度更高。
为什么不用AVL树
在AVL树中，为了保持树的平衡性，可能需要进行频繁的旋转操作，例如左旋和右旋。这样的操作会导致节点的频繁移动，影响了插入和删除操作的性能。
AVL树中每个节点需要额外存储平衡因子，以便判断节点是否平衡。这样会增加节点的存储空间，降低了内存的利用率。
在AVL树中，范围查询需要在树中进行遍历，相对来说效率较低。而B+树中叶子节点构成了有序链表，更适合于范围查询。
为什么不用红黑树
红黑树的插入和删除操作可能需要进行颜色变换和旋转操作，这增加了实现的复杂性。特别是在频繁的插入删除操作场景下，这些操作可能会造成性能的下降。
红黑树的每个节点都需要额外存储一个颜色信息，这增加了内存占用。相比之下，B树和B+树的节点结构相对简单，能够更有效地利用内存空间。
红黑树在范围查询操作中可能需要进行中序遍历，而且遍历过程中的节点访问顺序是不确定的，这导致了范围查询的效率较低。