什么是叶子节点？
想象你有一本书，书中的每一页都是一个节点。在这本书里，有些页面包含的是目录或章节标题（这些可以类比为内部节点），而另一些页面则包含了实际的内容，比如故事、文章或者数据记录（这些是叶子节点）。叶子节点就是存储真实数据的最终位置，在树结构中它们位于最底层，没有子节点。
在B树中
内部节点：类似于书中的目录页，它们包含分隔值（例如字母A, C, M等）和指向子节点（下一页）的指针。当你查找数据时，根据你要找的数据范围来决定应该去哪个子节点。
叶子节点：这是存放实际数据的地方。在B树中，叶子节点也会存储一些数据，并且所有的叶子节点都处于同一层。
在B+树中
内部节点：与B树相似，它们只包含用于指引方向的分隔值和指向子节点的指针，但不存储任何用户数据。
叶子节点：所有的真实数据记录都存放在叶子节点上。此外，这些叶子节点之间通过指针相互链接，形成一个链表结构，这使得你可以从一个叶子节点快速移动到下一个叶子节点，非常适合范围查询。
具体例子
假设我们有一个按名字排序的电话簿：
B树的情况：
内部节点 (A, D, G)/ | \/ | \
叶节点(Alice) 叶节点(David, Emily) 叶节点(George, Helen)在这个例子中，如果你要找“Emily”，你会先看根节点的分隔值，发现"Emily"落在D和G之间，于是你前往中间的那个叶子节点，然后在那里找到Emily的信息。
B+树的情况：
内部节点 (A, D, G)/ | \/ | \
叶节点(Alice) -> 叶节点(David, Emily) -> 叶节点(George, Helen)这里，所有的数据都在叶子节点上，而且叶子节点之间有额外的链接。如果你要找“Emily”，过程与B树类似，但是如果你想要找出所有以"D"开头的名字，你可以从第一个匹配的叶子节点开始，沿着链表向右遍历，直到超出范围为止。
那我可不可以这样理解 就是 B树 的数据存放再叶子节点 B+树的数据也存在叶子节点 他们最大的区别就是B+树的叶子节点用指针连接起来了？
是可以这样理解 但是还需要做些补充：
数据存储位置
- B树 和 B+树 的确都将数据存储在叶子节点中。但是，在标准的B树中，内部节点也可能包含一些数据（键值），而不仅仅是分隔值和指向子节点的指针。这意味着在B树中，你有可能在非叶子节点上找到部分数据。
- B+树 则明确规定所有用户数据仅存放在叶子节点中，内部节点只用于指引方向，不存储用户数据。这使得B+树的每个内部节点可以容纳更多的分隔值，从而减少了树的高度，提高了查询效率。
叶子节点链接
- B+树 的叶子节点之间确实通过指针相互链接，形成了一个双向链表结构。这一特性使得B+树非常适合范围查询，因为你可以从一个叶子节点开始，沿着链表快速访问相邻的叶子节点，直到找到所有符合条件的数据。
- B树 的叶子节点通常不会相互链接，因此对于范围查询的支持不如B+树高效。每次进行范围查找时，可能需要重新从根节点开始遍历树结构，直到找到下一个匹配的叶子节点。
“B树的数据存放再叶子节点，B+树的数据也存在叶子节点，他们最大的区别就是B+树的叶子节点用指针连接起来了”——是正确的，，但还有一点细微差别在于B树的内部节点也可以存储数据，而B+树的所有用户数据都集中在叶子节点，并且这些叶子节点之间有额外的链接以支持高效的范围查询。
在MySQL的InnoDB存储引擎中，采用的是B+树结构，它不仅将所有数据存储在叶子节点中，而且叶子节点之间的链接使得范围查询更加高效。这种设计优化了磁盘I/O性能，特别适合于数据库应用中的大量读写操作。
在MySQL的InnoDB存储引擎中使用的是B+树结构