程序员经典面试题,为什么数据库索引多用B+树

发表于:2020-3-18 11:29  作者:佚名   来源:沙茶敏碎碎念

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  最近很多小伙伴都参与了面试更换了工作,校招也已经开始了。最近面试了几个实习生,感觉基础能力都不大行,数据库在程序员的面试中占有举足轻重的一个作用。今天我们来讲一讲数据库的索引是什么?
  索引,就跟我们的书本的目录一样,如果一本书没有目录,那么你要找某一个知识点,那自然是相当费劲的。数据库的索引就是扮演这样的角色,索引会告诉你对应的数据存放的磁盘地址,就好比目录上面的页数。那么数据库的“目录”究竟长什么样子呢?
  常见的数据库索引有下面三种类型,第一是哈希表,哈希表相信大家都已经不陌生了,我们可以将数据库的索引字段后哈希并保存下来。只要哈希算法设计得合理,我们可以非常快地找到对应数据的一个存放地址,然后到对应的存放地址就可以快速地找到数据。那么,哈希索引有什么缺点呢?首先是哈希表比较适合在内存中使用,但是如果要落盘,就比较麻烦了,特别是哈希表扩容的时候,磁盘的很多数据都会修改。第二,哈希表没办法进行一个区间的筛选。
  第二种则是数组索引,与上述的哈希表类似,但又有所不同。与哈希索引类似,数组索引的效率也是非常高的,在一个有序数组里面去查找元素,我们只要进行二分查找即可。但是数组索引的问题也是非常地明显,那便是插入非常的麻烦,你插入一个新的元素,就要把后面所有的元素都往后移动一下。所以,数组索引我们一般只有静态数据才会使用。
  有序数组都讲了,那么接下来肯定就是二叉树了,我们说的二叉树当然是二叉排序树,二叉排序树相对与数组,比较大的优点是方便插入。但是同时也存在这么一个问题,因为索引的数据可能存在磁盘,那么如果索引的数据超过1000条的时候,就有可能要经过10次才能够找到最终的数据,而磁盘IO的瓶颈在于寻道跟旋转,效率必然会降低。所以,我们要尽量地减少在磁盘中寻道跟旋转的次数,所以多叉树就被广泛应用在数据库索引当中了。而在多叉树中,比较常被使用的,便是B+树。
  
  现在你知道了为什么数据索引有哪些,以及为什么B+树被广泛应用的道理了吧。欢迎大家关注我,共同学习,共同进步。大家的支持是我继续唠嗑的动力。

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