在数据库中，索引是一种数据结构，用于提高数据查询的效率。它能够加快数据库的检索速度，并减少数据的扫描量。然而，索引并非一种万能的工具，过多或错误选择索引类型会导致性能下降。因此，了解数据库索引的内部存储结构以及选择合适的索引类型是非常重要的。
数据库索引的内部存储结构
数据库索引的内部存储结构可以分为两种主要类型：B树和Hash表。
B树
B树是一种平衡多路查找树，它通过将数据分散在多个层级的节点上来存储和索引数据。每个节点都包含多个关键字和指向子节点的指针。这种层级结构使得在查找数据时能够减少磁盘的I/O操作。每个节点在磁盘中存储为一个独立的文件块。
B树的特点是所有的关键字都按序存储，并且树的平衡度很高。它适用于范围查询，因为在B树中，后续关键字紧跟在前一个关键字的后面。
Hash表
Hash表是一种将关键字映射到固定大小的散列表空间的数据结构。它使用一个哈希函数将关键字映射到一个存储桶中。查询时，只需要计算关键字的哈希值，然后在对应的桶中查找即可。
Hash表的查询速度非常快，几乎是常量级的。然而，它不支持范围查询，也无法按顺序存储数据。因此，在一些特定的数据场景下，Hash表可能不适用。
选择合适的索引类型
在选择索引类型时，需要考虑以下几个因素：
数据类型和大小
不同的数据类型和大小对不同的索引类型有不同的影响。B树适用于范围查询和有序数据，而Hash表适用于精确查找和无序数据。
数据分布
如果数据分布较为均匀，Hash表通常效果较好。但是，如果数据分布不均匀，即存在一些热点数据，那么B树可能更合适，因为B树可以更好地平衡数据的访问。
写入频率
如果数据库的写入频率较高，B树通常比Hash表更有效。因为Hash表需要重新构建哈希索引表，这个过程可能会对性能产生一定的影响。
存储引擎
不同的数据库存储引擎对索引类型的支持程度也有所不同。在选择索引类型时，需要考虑数据库所支持的存储引擎。
总的来说，选择合适的索引类型需要综合考虑以上因素，并根据具体的业务场景进行权衡。没有一种索引类型适用于所有的情况，因此，理解数据库索引的内部存储结构和各种索引类型的特点是非常重要的。
参考资料：
本文来自极简博客，作者：数据科学实验室，转载请注明原文链接：数据库索引的内部存储结构
