再说说索引的基本结构 。一说到这里肯定会脱口而出：B+树！了解B+树前先要了解二叉查找树和二叉平衡树 。二叉查找树 ：左节点比父节点?。?右节点比父节点大，所以二叉查找树的中序遍历就是树的各个节点从小到大的排序 。二叉平衡树 ：左右子树高度差不能大于1 。B+树就是结合了它们的特点，当然，不一定是二叉树 。
为什么要有二叉查找树的特点？？ 因为查找效率快，二分查找在这种结构下，查找效率是很快的 。那为什么要有平衡树的特点呢？ 试想，如果不维护一颗树的平衡性，当插入一些数据后，树的形态有可能变得很极端 ， 比如左子树一个数据没有，而全在右子树上 ， 这种情况下，二分查找和遍历有什么区别呢？而就是因为这些特点需要去维护，所以就有了上面提到的缺点 ， 当索引很多后，反而增加了系统的负担 。
接着说B+树 。它的结构如下 ：
可以发现 ， 叶子节点其实是一个 双向循环链表，这种结构的好处就是，在范围查询的时候，我只用找到一个数据，就可以直接返回剩余的数据了 。比如找小于30的，只用找到30，其余的直接通过叶子节点间的指针就可以找到 。再说说其他特点： 数据只存在于叶子节点。当叶子节点满了，如果再添加数据 ， 就会拆分叶子节点，父节点就多了个子节点 。如果父节点的位置也满了，就会扩充高度，就是拆分父节点，如25 50 75拆分成：25为左子树，75为右子树，50变成新的头节点，此时B+树的高度变成了3 。它们的扩充的规律如下表，Leaf Page是叶子节点，index Page是非叶子节点 。
再说说B树 ，B树相比较B+树，它所有节点都存放数据，所以在查找数据时，B树有可能没到达叶子节点就结束了 。再者 ， B树的叶子节点间不存在指针 。
最后说说Hash索引，相较于B+树，Hash索引最大的优点就是查找数据快 。但是Hash索引最大的问题就是不支持范围查询 。试想，如果查询小于30的数据，hash函数是根据数据的值找到其对应的位置 ， 谁又知道小于30的有哪几个数据 。而B+树正好相反 ， 范围查询是它的强项 。
附录： Hash到底是啥？？ 哈希中文名散列，哈希只是它的音译 。为啥都说Hash快？？ 首先有一块哈希表（散列表），它的数据结构是个数组 ， 一个任意长度的数据通过hash函数都可以变成一个固定长度的数据，叫hash值 。然后通过hash值确定在数组中的位置 ， 相同数据的hash值是相同的，所以我们存储一个数据以后 ， 只需O(1)的时间复杂度就可以找到数据 。那hash函数又是啥？？ 算术运算或位运算，很多应用里都有hash函数，但实际运算过程大不一样 。这是Java里String的hashCode方法：
publicint hashCode() {
}
还有一个问题，hash函数计算出来的hash值有可能存在碰撞，即两个不同的数据可能存在相同的hash值，在MySQL或其他的应用中，如Java的HashMap等，如果存在碰撞就会以当前数组位置为头节点 ， 转变成一个链表 。
说到这里也清楚了为啥Java中引用类型要同时重写hashCode和equals了 。两个对象，实例就算一模一样 ， 它们的hash值也不相等，为啥不相等？？ 默认的Object的hashCode方法会根据对象来计算hash值的，实例相同，但它们还是两个不同的对象?。晕颐侵匦磆ashCode时，最简单的方法就是调用Object的hashCode方法，然后传入该引用类型的属性，让hashCode方法只根据这几个属性来计算，那么实例相同的话，它们的hash值也会相等 。等hashCode比较完后 ， 如果相等再比较实例内容，也就是equals，确保不是hash碰撞 。
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