索引的价值是为了更快找到想要的数据,就像书的目录一样.

索引常见模型

哈希表[k-v]

因为新增数据是无序的,所以新增速度较快,但是查询的效率就没那么高了.

比较适用于等值查询,所以一些nosql数据库会采用该类模型.

有序数组

等值查询和范围查询都比较高效,但是更新数据的成本比较高,往中间插一条记录需要挪动后面所有的记录.

有序数组索引只适用于静态存储引擎

二叉搜索树

二叉搜索树的特点是：父节点左子树所有结点的值小于父节点的值，右子树所有结点的值大于父节点的值。

树可以有二叉，也可以有多叉。多叉树就是每个节点有多个儿子，儿子之间的大小保证从左到右递增。二叉树是搜索效率最高的，但是实际上大多数的数据库存储却并不使用二叉树。其原因是，索引不止存在内存中，还要写到磁盘上。

N叉树

为了让一个查询尽量少地读磁盘，就必须让查询过程访问尽量少的数据块。那么，我们就不应该使用二叉树，而是要使用“N 叉”树。这里，“N 叉”树中的“N”取决于数据块的大小。

N 叉树由于在读写上的性能优点，以及适配磁盘的访问模式，已经被广泛应用在数据库引擎中了。

以 InnoDB 的一个整数字段索引为例，这个 N 差不多是 1200。这棵树高是 4 的时候，就可以存 1200 的 3 次方个值，这已经 17 亿了。考虑到树根的数据块总是在内存中的，一个 10 亿行的表上一个整数字段的索引，查找一个值最多只需要访问 3 次磁盘。其实，树的第二层也有很大概率在内存中，那么访问磁盘的平均次数就更少了。

这是我在极客时间2月的第14天学习,参考文章: | 深入浅出索引（上） (geekbang.org)