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前沿拓展：

數(shù)據(jù)庫索引對于程序開發(fā)人員都不陌生。開發(fā)系統(tǒng)時，都會使用各種各種的sql語句，最多的就是查詢語句，為了提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度或者從數(shù)據(jù)庫查詢數(shù)據(jù)更快，都會尋找查詢比較慢的SQL查詢，分析完原因之后，就會在數(shù)據(jù)表中加上索引。那什么是索引呢？

簡單說索引就像書的目錄一樣。一本1000頁的書，如果你想快速找到其中的某一個知識點(diǎn)，在不借助目錄的情況下，那我估計你可得找一會兒。同樣，對于數(shù)據(jù)庫的表而言，索引其實(shí)就是它的“目錄”。

索引的出現(xiàn)其實(shí)就是為了提高數(shù)據(jù)查詢的效率。

，比如你要保存的是2018年某個城市的所有人口信息，這類不會再修改的數(shù)據(jù)。

二叉搜索樹也是最經(jīng)典數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)了，還是上面根據(jù)身份證號查名字的例子，如果我們用二叉搜索樹來實(shí)現(xiàn)的話，示意圖如下所示：

索引(索引和目錄的區(qū)別)

二叉搜索樹示意圖

二叉搜索樹的特點(diǎn)：每個節(jié)點(diǎn)的左兒子小于父節(jié)點(diǎn)，父節(jié)點(diǎn)又小于右兒子。這樣如果你要查ID_card_n2的話，按照圖中的搜索順序就是按照UserA -> UserC -> UserF -> User2這個路徑得到。這個時間復(fù)雜度是O(log(N))。

索引(索引和目錄的區(qū)別)

二叉樹搜索算法

當(dāng)然為了維持O(log(N))的查詢復(fù)雜度，你就需要保持這棵樹是平衡二叉樹。為了做這個保證，更新的時間復(fù)雜度也是O(log(N))。

樹可以有二叉，也可以有多叉。多叉樹就是每個節(jié)點(diǎn)有多個兒子，兒子之間的大小保證從左到右遞增。二叉樹是搜索效率最高的，但是實(shí)際上大多數(shù)的數(shù)據(jù)庫存儲卻并不使用二叉樹。其原因是，索引不止存在內(nèi)存中，還要寫到磁盤上。

你可以想象一下一棵100萬節(jié)點(diǎn)的平衡二叉樹，樹高20。一次查詢可能需要訪問20個數(shù)據(jù)塊。在機(jī)械硬盤時代，從磁盤隨機(jī)讀一個數(shù)據(jù)塊需要10 ms左右的尋址時間。也就是說，對于一個100萬行的表，如果使用二叉樹來存儲，單獨(dú)訪問一個行可能需要20個10 ms的時間，這個查詢可真夠慢的。

為了讓查詢過程盡量少的讀磁盤，就必須讓查詢過程訪問盡量少的數(shù)據(jù)塊。那么，我們就不應(yīng)該使用二叉樹，而是要使用“N叉”樹。這里，“N叉”樹中的“N”取決于數(shù)據(jù)塊的大小。

以InnoDB的一個整數(shù)字段索引為例，這個N差不多是1200。這棵樹高是4的時候，就可以存1200的3次方個值，這已經(jīng)17億了?？紤]到樹根的數(shù)據(jù)塊總是在內(nèi)存中的，一個10億行的表上一個整數(shù)字段的索引，查找一個值最多只需要訪問3次磁盤。其實(shí)，樹的第二層也有很大概率在內(nèi)存中，那么平均訪問磁盤的次數(shù)就更少了。

N叉樹由于在讀寫上的性能優(yōu)點(diǎn)，以及適配磁盤的訪問模式，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在數(shù)據(jù)庫引擎中了。

不管是哈希還是有序數(shù)組，或者N叉樹，它們都是不斷迭代、不斷優(yōu)化的產(chǎn)物或者解決方案。數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展到今天，跳表、L**樹等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也被用于引擎設(shè)計中，這里我就不再一一展開了。

你心里要有個概念，數(shù)據(jù)庫底層存儲的核心就是基于這些數(shù)據(jù)模型的。每碰到一個新數(shù)據(jù)庫，我們需要先關(guān)注它的數(shù)據(jù)模型，這樣才能從理論上分析出這個數(shù)據(jù)庫的適用場景。

截止到這里，我用了半篇文章的篇幅和你介紹了不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以及它們的適用場景，你可能會覺得有些枯燥。但是，我建議你還是要多花一些時間來理解這部分內(nèi)容，畢竟這是數(shù)據(jù)庫處理數(shù)據(jù)的核心概念之一，在分析問題的時候會經(jīng)常用到。當(dāng)你理解了索引的模型后，就會發(fā)現(xiàn)在分析問題的時候會有一個更清晰的視角，體會到引擎設(shè)計的精妙之處。

MySQL中，索引是在存儲引擎層實(shí)現(xiàn)的，索引分為主鍵索引(key)、全文索引(FULLTEXT)、普通索引(NORMAL)、空間索引(SPATIAL)、唯一索引(UNIQUE)，具體詳解在下一篇介紹。