索引的三种结构

本文介绍了三种索引结构:B-树、B+树和散列表。B-树包含索引节点和叶子节点,用于数据存储和查找;B+树对B-树进行优化,底层数据按索引排序,提升扫描性能;散列表通过哈希算法快速定位数据,提供线性时间复杂度的查找效率。理解这些索引结构对于数据库性能至关重要。

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B-树

B-树结构支持插入、控制操作以及通过管理一系列树根状结构的彼此联通的节点中来做选择。B-树结构中有两种节点类型:索引节点和叶子节点。叶子节点是存储数据的,而索引节点是用来告诉用户存储在叶子节点中的数据的顺序,并帮助用户找到数据。B-树不是二叉树,二叉树只是一种简单的节点层次结构的实现。

B+树

B+树是B-树结构的增强版,尽管B+树支持B-树的所有特性,他们之间最显著的不同点在于B+树中底层数据是按照提及的索引列进行排序的。B+树还通过在叶子节点之间附加引用来优化扫描的性能。

散列表

散列表数据结构是一个简单的概念,他将一种算法应用到给定值中以在底层数据存储系统中返回一个唯一的指针或位置。散列表的优点是始终以线性时间复杂度找到需要读取的行的位置,而不想B-树那样需要跨越多层节点来确定位置。

索引不能为空会导致索引失效。



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