MySQL作為一個關系型數據庫管理系統，數據庫的性能受到很多方面的影響。其中，數據的存儲方式和檢索算法就是影響數據庫性能的重要因素之一。B樹是MySQL中常用的數據結構之一，它是一種多路平衡二叉樹，用于優化MySQL的索引結構，減少IO操作次數，提高數據庫的性能。

B樹的結構定義如下：
struct BTreeNode
{
int t;      // 最小度數
vectorkeys;      // 關鍵字數組
vectorchildren;    // 子節點數組
bool leaf;      // 標識節點是否為葉子節點
}

B樹主要有三個重要的概念，即根節點、葉子節點和內部節點。根節點是B樹中的唯一的入口，所有的搜索都是從根節點開始的。葉子節點是指沒有子節點的節點，它們存儲數據。而內部節點是有子節點的節點，它們并不直接存儲數據，而是存儲著關鍵字范圍信息，用于指導搜索。

下面是B樹的插入算法，代碼中node代表當前節點，key代表待插入的關鍵字：
void BTreeInsertNonFull(BTreeNode* node, int key)
{
int i = node->keys.size() - 1;
if (node->leaf)
{
while (i >= 0 && key< node->keys[i])
{
node->keys[i + 1] = node->keys[i];
i--;
}
node->keys[i + 1] = key;
node->size++;
}
else
{
while (i >= 0 && key< node->keys[i])
i--;
if (node->children[i + 1]->size == 2 * node->t - 1)
{
BTreeSplitChild(node, node->children[i + 1], i + 1);
if (key >node->keys[i + 1])
i++;
}
BTreeInsertNonFull(node->children[i + 1], key);
}
}

B樹的優點在于，它可以減少IO訪問次數，提高數據檢索效率。當數據量很大時，如果采用傳統的二叉查找樹，搜索一個數據的時間復雜度是O(log n)，但是由于硬盤IO速度很慢，而且每次IO訪問的數據量很大，這使得二叉查找樹檢索效率很低。相比之下，B樹的檢索效率會更高一些，因為每一次訪問節點都會讀取到更多的數據，這可以縮短IO操作的時間。