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我们在上文中给大家简单介绍了数据库索引架构与应用的一些基础知识等内容，而本文我们就继续来学习一下，数据库架构索引注意事项分析。
为什么不用B-tree：
B+树的磁盘读写代价更低：B+树的内部节点并没有指向关键字具体信息的指针(B树每个节点都存储数据，B+树只有叶子节点才存储节点)，所以查找相同数据量的情况下，B树的高度更高，IO更频繁。数据库索引是存储在磁盘上的，当数据量大时，就不能把整个索引全部加载到内存了，只能逐一加载每一个磁盘页(对应索引树的节点)。
由于B+树的数据都存储在叶子结点中，分支结点均为索引，方便扫库，只需要扫一遍叶子结点即可(叶子节点使用双向链表连接)。但是B树因为其分支结点同样存储着数据，我们要找到具体的数据，需要进行一次中序遍历按序来找，所以B+树更加适合在区间查询的情况，通常B+树用于数据库索引。
为什么不用Hash方式：
因为Hash索引底层是哈希表，哈希表是一种以key-value存储数据的结构，只适合等值查询(等值查询效率高)，如=、in()、<=>多个数据在存储关系上是完全没有任何顺序关系的，所以对于区间查询是无法直接通过索引查询的，就需要全表扫描，即不支持范围查询。
哈希索引不支持多列联合索引的左匹配规则，如果有大量重复键值得情况下，哈希索引的效率会很低，因为存在哈希碰撞问题。
为什么不用二叉树方式：
树的高度不均匀，不能自平衡，查找效率跟数据有关(树的高度)，并且IO代价高。
什么不用红黑树
树的高度随着数据量增加而增加，IO代价高。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。
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2025-04-27
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