（补）B+树一些思想
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B+树索引结构的补充
Hash索引结构
Hash索引
思考B+树的高度
1.效率问题
2.B+树的高度
B+树索引结构的补充
开门见山，我们所有的数据全部在叶子节点上，我们非叶子节点的作用：起到索引的作用，类似于目录根据拼音查具体字，而不是全表扫描，关注那个范围内的就好，而且在内存中比较范围速度是很快的，所以说B+树查询速度贼快
所有的元素都会在叶子节点上——>形成一个单向链表
Hash索引结构
将我们的键计算hash，判断落在我们hash表上哪个Entry上，当然会出现哈希冲突——>利用我们的一个链表来解决我们的哈希冲突，像我们自定义的hash算法h^h>>>16也缓解了我们的哈希冲突
Hash索引
只支持等值匹配不支持范围查询，并且不能进行排序操作
但是查询效率高，如果没有哈希碰撞一次查询即可
思考B+树的高度
1.效率问题
1.根据主键查询效率要高一些，一次查询即可，直接查主键一级索引树
2.而根据name查询的话需要回表，查询到id的值之后，再去主键树去查对应数据
2.B+树的高度
首先分析一个数据页里面可以有多少个指针和多少个key，我们索引一般是6bit，主键的话假如是bigint，8bit，然后我们的键和指针的关系是n-n+1的关系（图上很明显），然后我们一个数据页是16kb，1kb=1024bit，所以说——>n*8+(n-1)*6=16*1024
第二层：可以得到每数据页的指针数是1171个指针，1170个key，然后我们一个节点相当于一个数据页嘛，一个数据页有16行，所以大小为：1171*16=18736
第三层：高度为3：1171*1171*16=2kw——>因为我们每个节点下面可以有1171个子节点，所以三层是1171*1171，一个节点一个数据页又有16行