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《數據結構與算法之美》
前面講過MySQL數據庫索引實現原理，底層是依賴B+樹這種數據結構來實現的。那類似Redisp 這要的Key-Value數據庫中的索引，又是怎么實現的呢?底層依賴的又是什么數據結構呢？
為什么需要索引？
在實際的軟件開發中，業務紛繁復雜，功能千變萬化，但是，萬變不離其宗。如果拋開業務和功能的外殼，其實它們的本質都可以抽象為“對數據的存儲和計算”。對應到數據結構和算法中，那“存儲”需要的就是數據結構，“計算”需要的就是算法。
對於存儲的需求，功能上無外乎增刪改查。這其實並不復雜。但是，一旦存儲的數據多了，那性能就成了這些系統要關注的重點，特別是在一些跟存儲相關的基礎系統（比如MySQL數據庫、分布式文件系統等）、中間件（比如消息中間件RocketMQ等）中。
“如何節省存儲空間、如何提高數據增刪改查的執行效率”，這個問題就成了設計的重點。而這些系統的實現，都離不開一個東西，那就是索引。不誇張的說，索引設計的好壞，直接決定了這些系統是否優秀。
索引這個概念，非常好理解。你可以類比書籍的目錄來理解。如果沒有目錄，我們想要查找某個知識點的時候，就要一頁一頁的翻。通過目錄，我們就可以快速定位相關的知識點的頁數，查找的速度也會有質的提高。
索引的需求定義
索引的概念不難理解，在設計索引的過程中，需要考慮一些因素，換名話說，我們該如何定義清楚需求呢？
對於系統設計需求，我們一般可以從功能性需求和非功能性需求兩方面來分析。
1. 功能性需求
對於功能性需求大致要考慮以下幾點。
數據是格式化的還是非格式化數據？要構建索引的原始數據，類型很多。我把它分為兩類，一類是結構化數據，比如MySQL中的數據；另一類是非結構化數據，比如搜索引擎中的網頁。對於非結構化數據，我們一般需要做預處理，提取出查詢關鍵詞，對關鍵詞構建索引。
數據是靜態數據還是動態數據？如果原始是一組靜態數據，也就是說，不會有數據的增加、刪除、更新操作，所以，我們在構建索引的時候，只需要考慮查詢效率就可以了。這樣，索引的構建就相對簡單些。不過，大部分情況下，我們都是對動態數據構建索引，也就是說，我們不僅要考慮到索引的查詢效率，在原始數據更新時，我們還需要動態的更新索引。支持動態數據集合的索引，設計越來相對更復雜些。
索引是存儲在內存還是硬盤？如果索引存儲在內存中，那技術要求的速度肯定要比存儲的磁盤中的高。但是，如果原始數據量很大的情況下，對應的索引可能也會很大。這個時候，因為內存有限，我們可能就不得不將索引存儲在硬盤中了。實際上，還有第三種情況，那就是一部分存儲在內存，一部分存儲在磁盤，這樣就可以兼顧內存消耗和查詢效率。
單值查找還是區間查找？所謂單值查找，也就是根據查詢關鍵詞等於某個值的數據。這種查詢需求最常見。所謂區間查找，就是查找關鍵詞處於某個區間值的所有數據。實際上，不同的應用場景，查詢的需求會多種多樣。
單關鍵詞查找還是多關鍵詞組合查找？比如，搜索引擎中構建的索引，既要支持一個關鍵詞的查找，比如“數據結構”，也要支持組合關鍵詞查找，比如“數據結構 AND算法”。對於單關鍵詞查找，索引構建起來相對簡單些。對於多關鍵詞查找來說，要分多種情況。像MySQL這種結構化數據的查詢需求，我們可以實現針對多個關鍵詞組合，建立索引；對於像搜索引擎這樣的非結構數據的查詢需求，我們可以針對間個關鍵詞構建索引，然后通過集合操作，比如求並集、求交集等，計算出多個關鍵詞組合的查詢結果。
實際上，不同的場景，不同的原始數據，對於索引的需求也會千差萬別。
2.非功能性需求
不管是存儲在內存中還是磁盤中，索引對存儲空間的消耗不能過大。如果存儲在內存中，索引對占用存儲空間的限制就會非常苛刻。畢竟內存空間非常有限，一個中間件啟動后就占用幾個GB的內存，開發者顯然是無法接受的。如果存儲在硬盤中，那索引對占用存儲空間的限制，稍微會放寬一些。但是，我們也不能掉以輕心。因為，有時候，索引對存儲空間消耗會超過數據。
在考慮索引查詢效率的同時，我們還是考慮索引的維護成本。索引的目的是提高查詢效率，但是，基於動態數據集合構建的索引，我們還要考慮到索引的維護成本。因為在原始數據動態增刪改的同時，我們也需要動態的更新索引。而索引的更新勢必會影響到增刪改的操作性能。
構建索引常用的數據結構有哪些？
實際上，常用來構建索引的數據結構，就是我們之前講過的幾種支持動態數據集合的數據結構。比如，散列表、紅黑樹、跳表、B+樹。除此之外，位圖、布隆過濾器可以作為輔助索引，有序數組可以用來對靜態數據構建索引。
我們知道，散列表增刪改查操作的性能非常好，時間復雜度是O(1)。一些鍵值數據庫，比如Redis、Memcache，就是使用散列表來構建索引的。這類索引，一般都構建在內存中。
紅黑樹作為一種常用的平衡二叉查找樹，數據插入、刪除、查找的時間復雜度是O(logn)，也非常適合用來構建內存索引。Ext文件系統中，對磁盤塊的索引，用的就是紅黑樹。
B+ 樹比起紅黑樹來說，更加適合構建存儲在磁盤的索引。B+樹是一個多叉樹，所以，以相同個數的數據構建索引，B+樹的高度要低於紅黑樹。當借助索引查詢數據的時候，讀取B+樹索引，需要的磁盤IO次數更少。所以，大部分關系型數據庫的索引，比如MySQL、Oracle，都是用B+樹來實現的。
跳表也支持快速添加、刪除、查找數據。而且，我們通過靈活調整索引結點個數和數據個數之間的比例，可以很好的平衡對內存的消耗及其查詢效率。Redis中的有序集合，就是用跳表來構建的。
除了散列表、紅黑樹、B+樹、跳表之外，位圖和布隆過濾器這兩個數據結構，也可以用於索引中，輔助存儲在磁盤中的索引，加速數據查詢的效率。我們來看下，具體是怎么做的？
布隆過濾器有一定的判錯率。但是，我們可以規避它的短處，發揮它的長處。盡管對於判定存在的數據，有可能並不存在，但是對於判定不存在的數據，那肯定就不存在。而且，布隆過濾器還有一個更大的特點，那就是內存占用非常少。我們可以針對數據，構建一個布隆過濾器，並且存儲在內存中。當要查詢數據的時候，我們可以先通過布隆過濾器，判定是否存在。如果數據不存在，那我們就沒必要讀取磁盤中的索引了。對於數據不存在的情況，數據查詢就更加快速了。
實際上，有序數組也可以被作為索引。如果數據是靜態的，也就是不會插入、刪除、更新操作，那我們可以把數據的關鍵詞（查詢用的）抽取出來，組織成有序數組，然后利用二分查找算法來快速查找數據。