這篇推文介紹了8種常用的資料庫索引資料結構，選擇哪一種取決於使用場景。資料可以在內存或磁盤上建立索引，資料格式也有所不同，如數字、字符串、地理坐標等。系統可能是寫入密集型或讀取密集型。
以下是一些常用的資料結構：
跳表（Skiplist）：常用的內存索引類型，用於Redis；
哈希索引（Hash index）：非常常見的“Map”資料結構（或“集合”）實現；
SSTable：不可變的磁盤“Map”實現；
LSM樹：跳表+ SSTable，寫入吞吐量高；
B樹：基於磁盤的解決方案，讀寫性能穩定；
倒排索引（Inverted index）：用於文檔索引，用於Lucene；
後綴樹（Suffix tree）：用於字符串模式搜索；
R樹：多維搜索，例如查找最近鄰居。
這不是所有資料庫索引類型的完整列表。
https://twitter.com/bytebytego/status/1685164186681413632?s=20#:~:text=8%20Data%20Structures%20That%20Power%20Y
fwenoir / FWEnoir
npub1p5…ffwt7
2023-07-31 08:47:24
Author Public Key
npub1p5gec9d9f9wsc99yzh64sgavk428kwcqvsvs4x3ahyhdvmtmrvuspffwt7Published at
2023-07-31 08:47:24Event JSON
{
"id": "ce50664dced12d8c64dfafeec42d07f605a8d8fac2200b0abec0d1d3e71f29e6",
"pubkey": "0d119c15a5495d0c14a415f55823acb5547b3b0064190a9a3db92ed66d7b1b39",
"created_at": 1690786044,
"kind": 1,
"tags": [],
"content": "這篇推文介紹了8種常用的資料庫索引資料結構，選擇哪一種取決於使用場景。資料可以在內存或磁盤上建立索引，資料格式也有所不同，如數字、字符串、地理坐標等。系統可能是寫入密集型或讀取密集型。\n以下是一些常用的資料結構：\n跳表（Skiplist）：常用的內存索引類型，用於Redis；\n哈希索引（Hash index）：非常常見的“Map”資料結構（或“集合”）實現；\nSSTable：不可變的磁盤“Map”實現；\nLSM樹：跳表+ SSTable，寫入吞吐量高；\nB樹：基於磁盤的解決方案，讀寫性能穩定；\n倒排索引（Inverted index）：用於文檔索引，用於Lucene；\n後綴樹（Suffix tree）：用於字符串模式搜索；\nR樹：多維搜索，例如查找最近鄰居。\n\n這不是所有資料庫索引類型的完整列表。\n\nhttps://twitter.com/bytebytego/status/1685164186681413632?s=20#:~:text=8%20Data%20Structures%20That%20Power%20Y",
"sig": "006d51e526e001d7e0367de8486756e3dfc98b03b3248411583f9685e0d8ed67475b9a45eea301010dd8b99eb1cd33e07b0594a6b2e1983c5f886e7afee41ad5"
}