今天我们来聊聊数据库索引。

无论数据存储于磁盘还是内存，我们都需要有一种高效的数据结构来访问和获取数据。

那么我们应该选用哪一种索引结构呢？我们需要考虑如下几个因素：

• 数据存储于内存还是磁盘？
• 数据格式和结构是怎样的？是字符串，数字，还是地理坐标？
• 搜索时是否需要精确匹配？是否需要容忍一定的输入错误？
• 系统是读操作多还是写操作多？

我们来看看 8 种常用的数据库索引结构。

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B 树

B 树/B+ 树作为最流行的数据库索引数据结构，是基于磁盘的解决方案，其读/写性能稳定。不同于传统的二叉树，B 树的单个节点中可以存储大量的键值，这样树的高度较低，可以加快搜索和插入元素的速度，减少磁盘的 I/O 操作。B 树的时间复杂度为 O(logN)。

Hash Index（哈希索引）

Map 数据结构的常用实现。哈希值映射到存储桶，该存储桶存储数据的偏移值。这样我们可以根据键值很快地查找数据。

Skiplist（跳表）

一种常见的内存索引类型，在 Redis SortedSet 中使用。跳表解决了链表搜索效率低下的问题。每个节点都包含几个前向指针，因此我们不被遍历过程中的步长所限制，可以跳过一些节点来加快搜索速度。

SSTable（Sorted String Table）

SSTable 是 Apache Cassandra 和其他 NoSQL 数据库使用的一种持久性文件格式。它可以对 memtable 里的内存数据进行排序以便快速访问，并将其存储在磁盘上的持久有序、不可变的一组文件中。不可变意味着 SSTables 永远不会被修改。它们稍后会合并到新的 SSTables 中，或者随着数据的更新而被删除。SSTable 与 LSM Tree 一起使用。与 B 树相比，这种结构对于写入量大、快速增长的超大数据集效率更高。

LSM 树（Log-Structured Merge Tree）

LSM Tree 在 SSTable 的基础上提供一整套存储解决方案。它由两层结构组成：memtable （内存）和 SSTable（磁盘）。新数据先写入 memtable 中，如果 memtable 过大，那就会 flush 到磁盘的 SSTable 上。各个 SSTable 上会有重复的键值，在一段时间后会进行合并压缩。我们可以看到，每个写入请求实际上都只在内存中进行，所以 LSM Tree 的写入吞吐量明显高于 B Tree。

Suffix Tree（后缀树）

后缀树通常用于存储字符串列表。它也被称为 Trie 的压缩版本。后缀树常用于字符串的搜索和匹配，比如容忍一定输入错误的字符搜索，正则表达式匹配，最长子串问题等。

Inverted Index（倒排索引）

用于高效的文档索引，比如 Lucene。在倒排索引中，索引按单词进行组织，每个单词都指向包含该单词的文档列表。

R 树

用于多维信息的搜索，包含地理坐标、矩形、多边形等。我们可以借助这种索引来搜索附近的餐馆，找到最近的加油站，检索附近所有路段等。