1.mysql資料庫索引都有哪些資料結構
b+和hash
2.聊下hash
hash查詢是把key通過hash生成下標然後獲取對應的值，它的主要特點是快速精確查詢，但是不支援範圍查詢。如果要是做成索引，速度是很慢的，要全部掃瞄。
3.hash表在那些場景比較適合
等值查詢的場景，就只有kv（key，value）的情況，例如redis、memcached等這些nosql的中介軟體。
有序陣列，它在等值查詢的和範圍查詢的時候都很nice。
有序的適合靜態資料，因為如果我們新增、刪除、修改資料的時候就會改變他的結構。⽐如你新增⼀個，那在你新增的位置後⾯所有的節點都會後移，成本很⾼。
可以⽤來做靜態儲存引擎啊，⽤來儲存靜態資料，例如你2023年的⽀付寶賬單，2023年的**購物記錄等等都是很合適的，都是不會變動的歷史資料。
4.聊下二叉樹
⼆叉樹是有序的，所以是⽀持範圍查詢的。
但是他的時間複雜度是o(log(n))，為了維持這個時間複雜度，更新的時間複雜度也得是o(log(n))，那就得保持這棵樹是完全平衡⼆叉樹了。
但是隨著資料的增長，數就會變得很高，查詢的成本就會隨者樹的增高而增加。
5.b樹
在同樣的元素下，b樹要比完全平衡的二叉樹還要「矮」，因為b樹的同乙個節點可以儲存多個元素。
b+樹
⼦節點中，並且葉⼦節點之間⽤指標相連。
b+樹是b樹的公升級版，只是把⾮葉⼦節點冗餘⼀下，這麼做的好處是為了提⾼範圍查詢的效率。
提⾼了的原因也⽆⾮是會有指標指向下⼀個節點的葉⼦節點，b+樹⾥的元素也是有序的。
總結
1.最左字首匹配原則。mysql會⼀直向右匹配直到遇到範圍查詢 （>,
2.盡量選擇區分度⾼的列作為索引，區分度的公式是 count(distinct col)/count(*)。表示欄位不重複的⽐率，⽐率越⼤我們掃瞄的記錄數就越少。
3.索引列不能參與計算，盡量保持列「⼲淨」。⽐如， from_unixtime(create_time)='2016-06-06』就不能使⽤索引，原因很簡單，b+樹中儲存的都是資料表中的字段值，但是進⾏檢索時，需要把所有元素都應⽤函式才能⽐較，顯然這樣的代價太⼤。所以語句要寫成 ：create_time=unix_timestamp(『2016-06-06』)。
4.盡可能的擴充套件索引，不要新建⽴索引。⽐如表中已經有了a的索引，現在要加（a,b）的索引，那麼只需要修改原來的索引即可。
5.單個多列組合索引和多個單列索引的檢索查詢效果不同，因為在執⾏sql時，mysql只能使⽤⼀個索引，會從多個單列索引中選擇⼀個限制最為嚴格的索引。 「合併索引」策略簡單來講，就是使⽤多個單列索引，然後將這些結果⽤「union或者and」來合併起來
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