索引的方法（mysql中修改唯一）

索引的方法

索引是一种常用的数据结构，用来加快数据的检索速度。在数据库中，索引可以提高数据的查询性能，减少数据检索时的时间。本文将介绍常见的索引方法及其应用。

一、B树索引

B树是一种多路平衡搜索树，针对磁盘上的数据存储，它可以减少磁盘I/O的次数，提高查询效率。B树索引能够处理范围查询，对于区间查询，B树遍历的次数比二叉树要少得多，因此检索速度更快。下面是B树的实现代码：

“`python

class BNode:

def __init__(self, t):

# keys数组，用于存储关键字

self.keys = []

# 子节点指针数组

self.c = []

# 节点的关键字个数

self.n = 0

# 节点的最大关键字个数

self.max_keys = t * 2 – 1

# 节点的最小关键字个数

self.min_keys = t – 1

# 是否为叶子节点

self.leaf = True

在B树上进行查找操作时，先定位到所在节点，然后在节点上进行关键字比较。如果查找的关键字在节点中，则查找成功，否则根据比较结果查找对应的子节点。

二、B+树索引

B+树是在B树的基础上进行的改进，与B树相比，B+树在叶子节点上增加了指向兄弟节点的指针，可以通过这些指针快速遍历所有叶子节点。在B+树上进行范围查询时，只需要遍历叶子节点即可。下面是B+树的实现代码：

```python
class BPlusNode:
    def __init__(self, t):
        # keys数组，用于存储关键字
        self.keys = []
        # 子节点指针数组
        self.c = []
        # 节点的关键字个数
        self.n = 0
        # 节点的最大关键字个数
        self.max_keys = t * 2 - 1
        # 是否为叶子节点
        self.leaf = True
        # 指向兄弟节点的指针
        self.next = None

在B+树上进行查找操作时，先定位到所在节点，然后在节点上进行关键字比较。如果查找的关键字在节点中，则查找成功，否则根据比较结果查找对应的子节点。

三、哈希表

哈希表是一种根据关键字直接进行访问的数据结构，它可以快速插入、查找和删除数据。哈希表通过哈希函数将关键字映射到一个位置上，每个位置上存储一个关键字及其对应的值。哈希函数的设计和实现对哈希表的性能影响较大。下面是哈希表的实现代码：

“`python

class HashTable:

def __init__(self, size):

self.size = size

# 存储关键字及其对应的值

self.data = [None] * size

def put(self, key, value):

# 根据哈希函数计算关键字的位置

index = hash(key) % self.size

# 存储关键字及其对应的值

self.data[index] = value

def get(self, key):

# 根据哈希函数计算关键字的位置

index = hash(key) % self.size

# 返回关键字对应的值

return self.data[index]

def delete(self, key):

# 根据哈希函数计算关键字的位置

index = hash(key) % self.size

# 删除关键字及其对应的值

self.data[index] = None

在哈希表上进行查找操作时，先根据哈希函数计算关键字的位置，然后访问对应的位置即可。如果多个关键字被哈希到相同的位置，需要使用冲突解决策略，如拉链法、开放地址法等。

结论

索引是提高数据库查询性能的重要手段，常见的索引方法包括B树、B+树、哈希表等。不同的索引方法适用于不同的查询场景，应根据实际需求选择合适的索引策略。