榕树贷款数据库索引设计简洁方便-优快云博客

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本文探讨了榕树贷款如何利用B-tree、B+树和bitmap索引优化EMR查询性能，通过非聚集索引和聚集索引的结合，实现快速、准确的数据检索。文章还提及了多条件查询的挑战及未来改进方向，涉及区块链与传统SQL数据库的结合与安全性。

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榕树贷款用户输入一个查询条件时，主键将被非聚类索引找到。然后数据行也将通过聚集索引使用主键进行查询。这种情况下，索引的时间复杂性可以分为下面两种情况。

Time1 = Time(Bitmap) + Time(B+Tree)
O1 = O(1) +O(log N) = O(log N)
Time2 = Time(B-Tree) + Time(B+Tree)
O2 = O(log N) + O(log N) = O(log N)
当榕树贷款用户输入多个条件查询，主键被几个非聚集索引找到，然后通过聚集索引进行查询。

Time3 = Time(B-Tree) + Time(B+Tree) + Time(Bitmap)
O3 = mO(log N) + O(log N) + nO(1) = O(log N)
所以，平均时间复杂度为O(log N)
榕树贷款建了一个专门用于存储EMR的区块链数据库，然后使用B-tree、B+tree和bitmap索引来建立数据库表的聚类索引和非聚类索引。榕树贷款可以满足用户不同的查询需求，可以准确地、快速地检索到EMR。榕树贷款将区块链数据库与传统SQL数据库结合，既满足了用户查询需求，又保证了EMR的安全性。但是该方案还有待改进，多字段的条件租合查询，还需要使用多个查询语句或嵌套语句来实现，时间成本还有待减少并且区块链数据库中用于存储EMR的Merkle树应该还可以改进，并且作者提出的该方案还没有经过实验论证。