在實際的軟體開發中，業務紛繁複雜，功能千變萬化，但是，萬變不離其宗，如果拋開這些業務和功能的外殼，其實它們的本質都可以抽象為「對資料的儲存和計算」。對應到資料結構和演算法中，那「儲存」需要的就是資料結構，「計算」需要的就是演算法。
對於儲存的需求，功能上無外乎增刪改查。這其實並不複雜。但是，一旦儲存的資料很多，那效能就成了這些系統要關注的重點，特別是在一些跟儲存相關的基礎系統（比如 mysql 資料庫、分布式檔案系統等）、中介軟體（比如訊息中介軟體 rocketmq 等）中。「如何節省儲存空間、如何提高資料增刪改查的執行效率」，這樣的問題就成了設計的重點。而這些系統的實現，都離不開乙個東西，那就是索引。不誇張地說，索引設計得好壞，直接決定了這些系統是否優秀。毫不誇張地說，索引設計得好壞，將直接決定這些系統是否優秀。
索引這個概念，可以模擬書籍的目錄來理解。如果沒有目錄，那當我們想要查詢書中某個知識點的時候，就要一頁一頁翻。但是，如果通過目錄，我們就可以快速定位到相關知識點的頁數，查詢的速度會有質的提高。如果用一句話來描述「索引」的作用，那就是：索引（index）是用來輔助查詢，用計算機專業術語就叫做 定址（addressing）。例如，陣列中的下標就是index。
理解了索引的概念後，接下來，我們就分析一下，在設計索引的過程中，一般需要考慮到的一些因素，換句話說就是，我們該如何定義清楚索引的需求呢？對於系統設計需求，我們一般可以從功能性需求和非功能性需求兩方面來分析，這個問題也不例外。
對於功能性需求需要考慮的點，大致概括成下面這幾點。實際上，不同的場景，不同的原始資料，對於索引的需求也會千差萬別。這裡也只是列舉了一些比較有共性的需求。
對於非功能性需求，我們著重考慮效能方面的需求。具體來說，效能方面的需求，我們主要考察時間和空間兩方面，也就是執行效率和儲存空間。在執行效率方面，我們希望通過索引，查詢資料的效率盡可能的高；在儲存空間方面，我們希望索引不要消耗太多的記憶體空間。
剛剛我們從很巨集觀的角度，總結了在索引設計的過程中，需要考慮的一些共性因素。現在，我們再來看，對於不同需求的索引結構，底層一般使用哪種資料結構。實際上，常用來構建索引的資料結構，就是我們之前講過的幾種支援對動態資料集合快速查詢、插入等操作的資料結構。比如，雜湊表、紅黑樹、跳表、b+ 樹。除此之外，位圖、布隆過濾器可以作為輔助索引，有序陣列可以用來對靜態資料構建索引。
二、引申
通過索引這個非常常用的技術方案，向你展示了雜湊表、紅黑樹、跳表、位圖、布隆過濾器、有序陣列這些資料結構的應用場景。實際上，架構設計離不開資料結構和演算法。要想成長為乙個優秀的業務架構師、基礎架構師，資料結構和演算法的根基一定要打穩。因為，那些看似很驚豔的架構設計思路，實際上，都是來自最常用的資料結構和演算法。
《資料結構與演算法之美》
王爭前google工程師
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