在数据库管理系统中，索引是一种数据结构，用于快速定位数据库表中的特定记录。索引类似于一本书的目录，可以帮助数据库引擎迅速找到所需的数据，而不必扫描整个表。
- 类型：常见的数据库索引类型包括B树索引、哈希索引、全文索引等。
- 优点：显著提高查询速度，特别是在处理大量数据时。
- 缺点：索引会占用额外的存储空间，并且在插入、删除和更新记录时可能会增加维护成本。
B树索引和哈希索引是数据库领域中两种常见的索引类型，它们各自具有独特的特点和适用场景。
B树索引
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定义：
B树（B-树）是一种平衡多路查找树，每个节点可以包含多个关键字和指向子节点的指针。它常用于数据库和文件系统中，以实现高效的数据检索。 -
结构：
- B树的每个节点存储的数据量通常与磁盘块的大小相匹配（如4K），以减少磁盘I/O操作。
- 节点内的关键字按升序排序，形成多个范围域，每个范围域对应一个子树。
- 指针存储子节点所在磁盘块的地址。
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优点：
- 平衡性：B树是一种自平衡树，能够保持数据在树中的平衡分布，从而确保所有叶节点位于相同的级别。
- 高效检索：通过最小化所需的磁盘访问次数，B树索引能够实现快速和高效的数据检索。
- 支持范围查询：B树索引特别适用于范围查询，因为叶节点按关键字顺序存储实际数据记录。
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缺点：
- 插入和删除操作可能需要重新平衡树，这会增加一定的维护成本。
- B树索引通常占用较多的存储空间。
哈希索引
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定义：
哈希索引是一种通过哈希函数将键值映射到特定位置（桶）来实现快速查找的索引结构。 -
原理：
- 哈希函数将输入的键值转换为一个整数（哈希值）。
- 根据哈希值确定数据存储的具体位置（桶）。
- 相同的输入键总是产生相同的哈希值，从而确保数据的唯一性和准确性。
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优点：
- 查询速度极快：哈希索引能够在常数时间复杂度内找到数据的位置，因此查询速度非常快。
- 适用于等值查询：哈希索引特别适合处理精确匹配查询，如通过主键、唯一键等条件查找数据。
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缺点：
- 不支持范围查询：哈希索引无法处理范围查询（如>、<、BETWEEN），因为它只能定位到具体的哈希桶，而无法确定桶内数据的顺序。
- 存在哈希冲突的风险：虽然可以通过链表等方式解决冲突，但冲突可能导致性能下降。
- 内存占用大：哈希索引通常占用更多的内存，特别是在数据量较大时，可能导致内存压力。
适用场景
- B树索引：适用于需要频繁进行范围查询的场景，如数据库中的大多数查询操作。
- 哈希索引：适用于需要快速进行等值查询的场景，如通过主键或唯一键查找数据的操作。
