mysql 底層依賴的是 b+ 樹這種資料結構。
那類似 redis 這樣的 key-value 資料庫中的索引，又是怎麼實現的呢？底層依賴的又是什麼資料結構呢？
索引這種常用的技術解決思路，底層往往會依賴哪些資料結構。同時，通過索引這個應用場景，你學過過或者知道幾種支援動態集合的資料結構呢？
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。
索引這個概念，非常好理解。面試很多人會說模擬書籍的目錄來理解(面試不要在這麼說了，太low了，說是資料結構就行了)。
索引的概念不難理解，但在設計索引的過程中，需要考慮到的一些因素，對於系統設計需求，一般可以從功能性需求和非功能性需求兩方面來分析。
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。這裡只列舉了一些比較有共性的需求。
再來看索引設計的非功能性需求。
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，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，幾種支援動態資料集合的資料結構。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。
雜湊表增刪改查操作的效能非常好，時間複雜度是 o(1)。一些鍵值資料庫，比如 redis、memcache，就是使用雜湊表來構建索引的。這類索引，一般都構建在記憶體中。
紅黑樹作為一種常用的平衡二叉查詢樹，資料插入、刪除、查詢的時間複雜度是
o(logn)
，也非常適合用來構建記憶體索引。
ext
檔案系統中，對磁碟塊的索引，用的就是紅黑樹。
b+ 樹比起紅黑樹來說，更加適合構建儲存在磁碟中的索引。
b+ 樹是乙個多叉樹，所以，對相同個數的資料構建索引，
b+ 樹的高度要低於紅黑樹。當借助索引查詢資料的時候，讀取
b+ 樹索引，需要的磁碟
io 次數會更少。所以，大部分關係型資料庫的索引，比如
mysql
、oracle
，都是用
b+ 樹來實現的。
跳表也支援快速新增、刪除、查詢資料。而且通過靈活調整索引結點個數和資料個數之間的比例，可以很好地平衡索引對記憶體的消耗及其查詢效率。
redis
中的有序集合，就是用跳表來構建的。
除了雜湊表、紅黑樹、
b+ 樹、跳表之外，點陣圖和布隆過濾器這兩個資料結構，也可以用於索引中，輔助儲存在磁碟中的索引，加速資料查詢的效率。
布隆過濾器有一定的判錯率。但是可以規避它的短處，發揮它的長處。儘管對於判定存在的資料，有可能並不存在，但是對於判定不存在的資料，那肯定就不存在。而且，布隆過濾器還有乙個更大的特點，那就是記憶體占用非常少。可以針對資料，構建乙個布隆過濾器，並且儲存在記憶體中。當要查詢資料的時候，可以先通過布隆過濾器，判定是否存在。如果通過布隆過濾器判定資料不存在，那就沒有必要讀取磁碟中的索引了。對於資料不存在的情況，資料查詢就更加快速了。
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