インデックスのデータ構造（ハッシュ、B +ツリー）

インデックスの分類のデータ構造

• ハッシュ
• B +ツリー

二つ。ハッシュ

1. 無秩序なハッシュテーブル
   はじめに[機能]：障害はすぐにハッシュテーブルが正確な照会することができますが、範囲クエリをサポートしていませんが。順序付けられていないハッシュテーブルのインデックスは、データのすべてが非常に遅いクエリで得られた、走査される場合、
   []の使用シナリオ：同等のクエリを、そのようなキー値のシナリオ：のRedis。

2. 注文したハッシュテーブルは、
   [機能]はじめに：静的なデータのハッシュテーブルクエリを命じました。データは、その構造を変更した場合、削除、変更を追加した場合。以下のような：増加操作のすべてのノードがシフトした後、新たなポジションを持った後とき、コストが高いです。
   [用途]シーン：同等のクエリは、クエリの範囲です。これは、静的なデータの保存、静的なストレージエンジンとして使用することができます。以下のような：淘宝網の法案。

三。B +ツリー

1. Bツリーの
   ノードは、複数の要素を格納することができ、ツリーは、Bツリーよりも高い完全ディスクIOの効率を向上させ、全体の二分木の高さをバランスされます。

2. B +ツリーは、
   [機能]はじめに：B +ツリーは、Bツリーの変更があります。非リーフノードが効率範囲のルックアップを増やす、データ・レコードのうち、すべての葉ノードがリーフノードに格納されているポインタのチェーンがある、唯一の鍵情報を格納します。
   
   使用シナリオ]：MySQLのインデックスがディスクIOとクエリ索引範囲クエリの効率を改善するためにB +ツリーを使用します。

   [注]：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。