常見的索引方式
如果沒有索引，對於無序的資料，我們查詢資料就只能依靠遍歷，演算法時間複雜度為O(N)；對於有序的資料，可以使用二分查詢， 時間複雜度為O(lgN)，但是此處的有序還有一個要求，就是資料是空間連續的，即如果是使用連結串列儲存，即便是有序也無法使用 二分查詢。
現實世界中，資料的出現總是無序的，對於無序的資料，常有這麼幾個資料結構來構建索引：
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Hash table:ofollow,noindex" target="_blank">https://en.wikipedia.org/wiki/Hash_table 雜湊表，教科書上有，太經典了，不說了。其優點是查詢速度非常快，缺點是無序，因此無法藉助雜湊表進行範圍查詢。現實 中的例子是：Redis中的KV。
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LSM Tree:https://en.wikipedia.org/wiki/Log-structured_merge-tree 對於機械硬碟來說，隨機讀寫非常耗時，但是順序讀寫非常的快。LSM Tree就特別適合處理這種情況。首先，在記憶體中會維護一個 表（比如雜湊表，或者跳躍表）來實現KV，每次寫入之前，都會先追加到硬碟上的一個Append Only的日誌檔案。然後週期性的合併 老的Append Only的檔案。Append Only的日誌檔案每達到一定大小之後，就寫入到一個新的檔案，老的檔案會進行合併&排序。此後 查詢起來就很快了，先從記憶體中的資料查詢，沒找到就從日誌檔案裡從新到舊查詢，因為檔案都是有序的，所以可以使用二分查詢。
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B-Tree:https://en.wikipedia.org/wiki/B-tree B-Tree，通過控制樹的高度，當節點儲存的資料很多時，每下降一層，就可以過濾掉很多資料。當保證節點所儲存的資料是有序的 這個特性時，B-Tree就可以進行範圍查找了。查詢時間複雜度為O(lgN)。現實中的例子是常見的關係型資料庫中的索引實現。