《数据库建索引常用数据结构及其背后的索引构建目的》
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一、数据库中建立索引的目的
1、提高查询效率
- 在数据库中，当执行查询操作时，如果没有索引，数据库系统可能需要对整个表进行扫描来找到满足查询条件的数据，在一个包含大量用户信息（如姓名、年龄、地址等）的表中，如果要查询年龄为25岁的所有用户，没有索引的情况下，系统会逐行检查每条记录的年龄字段，这在数据量巨大时会消耗大量的时间和系统资源，而有了索引，就像在一本书的最后有一个索引页一样，可以快速定位到符合条件的数据所在的位置，大大减少了查询所需的时间。
- 对于复杂的查询，如多表连接查询，假设我们有一个订单表和一个用户表，要查询某个特定用户的所有订单信息，如果在用户表的用户标识字段和订单表的用户标识字段上建立了索引，数据库系统可以迅速地根据索引找到相关记录的位置，然后进行连接操作，而不是盲目地在两个表中进行全表扫描后再进行连接。
2、保证数据的唯一性
- 索引可以用于强制数据的唯一性，在数据库中，我们可能希望每个用户的电子邮箱地址是唯一的，通过在电子邮箱地址字段上创建唯一索引，数据库系统会在插入或更新数据时检查是否存在重复的值，如果有试图插入重复电子邮箱地址的操作，数据库会拒绝该操作并抛出错误信息，这有助于维护数据的完整性，避免数据的不一致性。
- 在一些业务场景中，如身份标识号码（如身份证号）的管理，必须保证其唯一性，在存储身份信息的表中，对身份证号字段建立唯一索引，能够有效地防止重复数据的录入，确保每个身份标识对应唯一的个体。
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3、支持数据排序
- 索引结构本身在一定程度上是有序的，当我们需要按照某个字段对查询结果进行排序时，如果该字段上有索引，数据库系统可以利用索引的有序性来快速地对查询结果进行排序，而不需要在查询到所有数据后再进行专门的排序操作，在一个销售记录表中，如果要按照销售日期对销售记录进行排序查询，若销售日期字段有索引，数据库可以直接按照索引的顺序获取数据，提高了排序查询的效率。
- 对于一些需要实时展示有序数据的应用场景，如按照评分对商品进行排序展示给用户，在商品评分字段上建立索引可以确保在查询时能够快速按照评分顺序返回商品信息，提供更好的用户体验。
4、优化数据检索范围
- 当查询涉及到某个范围内的数据时，索引可以有效地缩小检索范围，在一个存储员工工资信息的表中，如果要查询工资在5000 - 8000元之间的员工信息，如果工资字段有索引，数据库系统可以直接定位到索引中工资值在这个范围内的记录位置，而不是遍历整个表来查找满足条件的记录。
- 在时间序列数据的处理中，比如存储股票价格随时间变化的数据表，要查询某一时间段内的股票价格走势，如果在时间字段上建立索引，数据库可以迅速定位到该时间段对应的股票价格记录，提高数据检索的针对性和效率。
二、数据库里建索引常用的数据结构
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1、B - 树（B - Tree）及其变体（如B+树）
- B - 树是一种平衡的多叉树结构，它的每个节点可以存储多个键值对和相应的指针，B - 树的特点是保持树的平衡，使得从根节点到叶子节点的路径长度大致相同，这对于数据库索引来说非常重要，因为它保证了查询操作能够在相对稳定的时间复杂度内完成。
- B+树是B - 树的一种变体，它在B - 树的基础上进行了优化，B+树的所有数据都存储在叶子节点上，并且叶子节点之间通过指针相连形成一个有序链表，这种结构使得范围查询变得更加高效，在按照某个数值字段进行范围查询时，B+树可以通过叶子节点的链表顺序快速获取范围内的所有数据，在数据库中，如MySQL的InnoDB存储引擎就广泛使用B+树作为索引的数据结构。
2、哈希表（Hash Table）
- 哈希表是一种基于哈希函数的数据结构，它通过将键值经过哈希函数计算得到一个哈希地址，然后将数据存储在该地址对应的位置，哈希表的优点是查找速度非常快，在理想情况下，查找操作的时间复杂度为O(1)，在数据库中，当需要进行精确匹配查询时，哈希索引可以发挥很好的作用，在一个以用户ID为键值的索引中，如果使用哈希表作为索引结构，当查询特定用户ID的记录时，可以迅速定位到记录的位置，哈希表也有一些局限性，比如它不支持范围查询，因为哈希函数计算得到的地址是随机分布的，无法按照顺序获取数据。
数据库建立索引的目的是多方面的，为了实现这些目的，B - 树及其变体和哈希表等数据结构被广泛应用于数据库索引的构建，它们各自具有不同的特点，在不同的查询场景下发挥着重要的作用。
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