良许Linux教程网 干货合集 探究数据库索引多用B+树问题

探究数据库索引多用B+树问题

我们知道当系统要处理的数据量非常庞大的时候,数据不可能全部存放于内存,需要借助磁盘来完成存储和检索。在数据库中支持很多种索引方式,常见有哈希索引、全文索引和B+树索引。

探究数据库索引多用B+树问题

索引,就跟我们的书本的目录一样,如果一本书没有目录,那么你要找某一个知识点,那自然是相当费劲的。数据库的索引就是扮演这样的角色,索引会告诉你对应的数据存放的磁盘地址,就好比目录上面的页数。那么数据库的“目录”究竟长什么样子呢?

常见的数据库索引有下面三种类型,第一是哈希表,哈希表相信大家都已经不陌生了,我们可以将数据库的索引字段后哈希并保存下来。只要哈希算法设计得合理,我们可以非常快地找到对应数据的一个存放地址,然后到对应的存放地址就可以快速地找到数据。那么,哈希索引有什么缺点呢?首先是哈希表比较适合在内存中使用,但是如果要落盘,就比较麻烦了,特别是哈希表扩容的时候,磁盘的很多数据都会修改。第二,哈希表没办法进行一个区间的筛选。

第二种则是数组索引,与上述的哈希表类似,但又有所不同。与哈希索引类似,数组索引的效率也是非常高的,在一个有序数组里面去查找元素,我们只要进行二分查找即可。但是数组索引的问题也是非常地明显,那便是插入非常的麻烦,你插入一个新的元素,就要把后面所有的元素都往后移动一下。所以,数组索引我们一般只有静态数据才会使用。

有序数组都讲了,那么接下来肯定就是二叉树了,我们说的二叉树当然是二叉排序树,二叉排序树相对与数组,比较大的优点是方便插入。但是同时也存在这么一个问题,因为索引的数据可能存在磁盘,那么如果索引的数据超过1000条的时候,就有可能要经过10次才能够找到最终的数据,而磁盘IO的瓶颈在于寻道跟旋转,效率必然会降低。所以,我们要尽量地减少在磁盘中寻道跟旋转的次数,所以多叉树就被广泛应用在数据库索引当中了。而在多叉树中,比较常被使用的,便是B+树。

程序员经典面试题,为什么数据库索引多用B+树现在你知道了为什么数据索引有哪些,以及为什么B+树被广泛应用的道理了吧。欢迎大家关注我,共同学习,共同进步。大家的支持是我继续唠嗑的动力。

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作者: 良许

良许,世界500强企业Linux开发工程师,公众号【良许Linux】的作者,全网拥有超30W粉丝。个人标签:创业者,CSDN学院讲师,副业达人,流量玩家,摄影爱好者。
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