索引模型

索引的出现是为了提高查询效率,但是实现索引的方式却有很多种,所以这里也就引入了索引模型的概念。可以用于提高读写效率的数据结构很多,三种常见、也比较简单的数据结构,它们分别是哈希表、有序数组和搜索树。

哈希索引

哈希表是一种以键 - 值(key-value)存储数据的结构,我们只要输入待查找的键即 key,就可以找到其对应的值即 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 换算成一个确定的位置,然后把 value 放在数组的这个位置。不可避免地,多个 key 值经过哈希函数的换算,会出现同一个值的情况。处理这种情况的一种方法是,拉出一个链表。

哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景,比如 Memcached 及其他一些 NoSQL 引擎。

搜索树(tree)

树的查询效率与树的高度相关

静态数组

有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀。如果仅仅看查询效率,有序数组就是最好的数据结构了。但是,在需要更新数据的时候就麻烦了,你往中间插入一个记录就必须得挪动后面所有的记录,成本太高。所以,有序数组索引只适用于静态存储引擎

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