这章主要描述索引，即通过什么样的数据结构可以更加快速的查询到数据
Hash Tables
hash tables可以实现O(1)的查询，设计主要考虑两点
首先用什么hash function？底下列出常用的hash function
然后怎么解决collisions？即hash schemes
首先是static hash schemes
第一个方法是Linear probe hashing
方法，如果发现冲突，就往后找，直到找到一个free的slot，所以要同时记录下key和value，这样才好去比对每个key是不是要找的
问题如图，会出现bad case，比如对于E，需要跳很多步才能找到，这样查询就从O(1)变成O(n)了
Robin Hood Hashing
像名字一样，罗宾汉，劫富济贫，解决badcase
首先存储到时候，要加上跳数，jump几次；然后根据jump数比较，来判断是否要做平均
左图，如果不用robin hood方式，D为1跳，E为3跳
右图，用robin hood后，D和E都变成2跳
Cuckoo Hashing
简单的说，用多个hash table，对于一个数据，哪边空就存哪边
但是对于当前这个C，两边都冲突，他解决的思路是，
C两边都冲突那肯定是解不了，那我先把C随便存一边，这样如图，我们就要解决B的冲突
B只能去替换A，最终A可以存在另一张表里面，所以冲突解决
这个方法明显的好处是查询路径短，最多两次
问题是，插入性能容易比较差，如果冲突比较多，有可能死循环，所以如果出现这些情况，就要去降低冲突率，比如增加hash table的大小，或者增加hashtable的个数
但这样变化后，需要完全重新rebuild
static hash schemes的问题就是，容量有限，一旦超出扩容的话，就需要整个索引完全rebuild
所以就需要Dynamic hash table
最直白的想法是Chained Hashing，hash值对应的是buckets，不存在collision，因为buckets是可以无限扩展的
问题是，数据多了，就变成O(n)了
上面的方法的问题是，随着数据的增多不断的增加bucket，但是没有没有增加目录大小，最终对应到目录中一条的数据越来越多，失去了index的意义
Extendible hashing
这个方法难理解些，
首先这里的hash函数是根据前几位去分bucket，depth的意思是几位
比如，用2位分bucket，目录大小为4，不够了就用3位去分bucket，目录大小就是8
Global depth是目录用几位，local depth其实只是个标识，表示这个bucket用的是几位，
因为只要有一个分区的bucket满了，并且如果这个分区只对应一个目录item，那么目录就需要扩展，global depth会增加
比如下图中，00指向bucketA，已经4个数满了，还要加一个，只有分离bucket，这个时候就需要扩展目录，global depth=3，其中000，001分别指向一个bucket
但是其他的bucket没满啊，所以他们的local depth还是2，并且在新的目录中，有两个item指向depth为2的bucket
但这时来个9，落在bucketB，B也满了，需要分裂，但是这个时候就不需要扩展目录，因为B本身就有两个目录item指向，正好可以分开
Linear Hashing
这个的思路也是逐步的分裂bucket，但他和extendible hashing相比，不需要维护这个目录
http://queper.in/drupal/blogs/dbsys/linear_hashing，这个链接里面的例子非常清楚
基本思想，
初始bucket数是4，按4取模分bucket，很容易理解
问题是，如果有某个bucket满了，怎么处理？
首先把overflow的数据用一个临时bucket存下来
然后接着要做bucket分裂，
这里bucket分裂的过程比较trick是逐步完成的，最终达到的是bucket翻倍
因为要一个个bucket分裂，所以这里有个split point，表示当前分裂到哪个bucket了
这里很难理解的是，他不是分裂overflow的那个bucket，而且按顺序一个个分裂
如图，bucket 1 满了，但他是分裂当前split point指向的bucket 0，分成0和4，并且split point + 1
分裂的时候用的hash函数是下一轮的函数，如图的hash2
这里没overflow一次，就按顺序分裂一个bucket，当split point为4的时候，即分裂完一轮了，当前bucket=8
把split point重置成0，开始下一轮，每轮的bucket数翻倍，所以hash函数中的取余的数也要翻倍，很容易理解
这样就实现了动态扩展