estructura de datos de índice (Hash, B + árbol)

Una estructura de datos de la clasificación del índice

• Picadillo
• B + Árbol

. Dos Hash

1. Desordenada tabla hash
   [Características] Introducción: Aunque el trastorno puede rápidamente Tabla hash consultas de precisión, pero no admite consultas de rango. Si el índice de la tabla de Hash no ordenada, todos los datos a ser escaneado, lo que resulta en la consulta muy lento;
   [] escenarios de uso: la consulta equivalente que los escenarios Key-valor, tales como: los Redis;

2. Ordenó tabla hash
   [Características] Introducción: ordenada consultas de tabla hash de los datos estáticos. Cuando añadir, borrar, cambiar cuando cambia su estructura de datos. Tales como: operación de aumento cuando, después de que todos los nodos tienen la nueva posición después del cambio, el costo es alto.
   [Uso] Escena: las consultas equivalentes, van consultas. Puede ser utilizado como motor de almacenamiento estático, o guardar datos estáticos. Tales como: factura de Taobao.

Tres. B + Árbol

1. B-Tree
   nodo puede almacenar varios elementos, el árbol es mayor que B-Tree está perfectamente equilibrado altura del árbol binario en general, mejorar la eficiencia de S de disco.

2. B + Árbol
   [Características] Introducción: B + Árbol es una modificación de la B-Tree. los nodos que no son hojas almacenar sólo la información clave, hay una cadena de apuntadores, se almacenan todos los nodos de la hoja entre los registros de datos en un nodo hoja, el aumento de las operaciones de búsqueda rango de eficiencia.
   
   escenarios de uso]: los índices de MySQL utilizan los árboles B + para mejorar la eficiencia del disco IO y consultas de rango cuando el índice de consulta.

   [Nota]:B+树中一个节点为页的倍数最为合适，不是页的倍数会造成资源的浪费。