今天我们来聊聊索引，索引是数据库系统里面最重要的概念之一。索引的出现是为了提高数据查询的效率。实现索引的方式有很多种，这里引入索引模型的概念
索引的常见模型
模型的底层是数据结构，能提高读写效率的数据结构常见的有哈希、有序数组、树。
下面我为大家分析下这3种数据结构做为索引模型的优缺点。
哈希表
以K-V键值存储数据的结构，输入key,找到对应的value。
哈希的思路很简单， 把值放在数组里，用一个哈希函数把key换成一个确定的位置，然后把value放在数组的这个位置。
优点：
这样的数组一般存放在内存中，查询的效率是极快的。
缺点：
1.不可避免的，有可能多个key通过哈市函数换算，会出现同一个值的情况，解决方法：拉出一个链表。
2.如果想查询一个区间的数据，就必须全表扫描一遍了
应用场景
适用于只有等值查询的场景
有序数组
有序数组在等值查询和范围查询的时候性能都非常优秀。
缺点：
更新数据的成本太高，如果往中间插入一条记录，必须挪动 后面的所有记录。
应用场景
适用于静态存储引擎。
树
一个十分经典的数据结构。
二叉搜索树的特点是;每个节点的左儿子小于父节点，右儿子又大于父节点。至于什么是节点，叶，自行翻阅《数据结构》一书。
树的查询与更新的时间复杂度是O(log(N))。
树可以有二叉，也可以多叉。数据库引擎广泛应用了N叉树。因为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。
今天就写到这里。每天晚上500字，满满的幸福感。
