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索引的数据结构：hash、二叉树、B树
hash：使用存储在内存中的内容来创建表，而且数据全部存放在内存中。缺点：hash冲突–扰动函数 1.Hash存储需将所有的数据文件添加到内存中，比较浪费内存空间 2.如果所有的查询都是等值查询，那么hash比较快，但范围查找就不太适合 如果使用hash做成的索引，因为需要全部扫描，即使在内存中，天猫转让速度不容乐观。
适合场景：等值查询的场景，就只有KV（Key，Value）的情况，例如Redis、Memcached等这些NoSQL的中间件。
二叉树： ⼆叉树是有序的，所以是⽀持范围查询的，但时间复杂度是O(log(N))。
缺点：二叉树还是红黑树都会因为树的深度过深而造成io次数过多，影响读取效率，以及有可能退化为链表结构。
不推荐使用select * 而使用字段，因为数据是存储在磁盘，并且MySQL服务有筛选数据，每次读取数据都会经过服务筛选，如果都是使用select *就会增加io次数。
B树： 同样的元素，B树的表示要⽐完全平衡⼆叉树要“矮”，原因在于B树中的⼀个节点可以存储多个元素，相对于完全平衡⼆叉树整体的树⾼降低了，磁盘IO效率提⾼了。
https://www.alwdzr.com
从最开始的Hash不⽀持范围查询，⼆叉树树⾼很⾼，只有B树 跟B+有的⼀⽐。
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