B-tree索引像字典查词一样工作？那哪些数据库查询它能加速，哪些不能？

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title: B-tree索引像字典查词一样工作？那哪些数据库查询它能加速，哪些不能？
date: 2025-10-17T08:06:28+08:00
lastmod: 2025-10-17T08:06:28+08:00
author: cmdragon

summary:
B-tree索引是PostgreSQL默认的索引类型，通过分层结构（根节点、分支节点、叶子节点）快速定位数据，时间复杂度为O(log n)。它支持比较操作符（如=、>）、范围查询（如BETWEEN）、空值判断（如IS NULL）以及锚定开头的模式匹配（如LIKE 'foo%'）。适用场景包括加速“等于”查询（如用户登录）、范围查询（如订单统计）和空值查询（如查找未激活用户）。不适用于结尾模糊匹配（如LIKE '%phone'）、非排序类操作（如!=）和低基数列（如性别）。

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• postgresql

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B-tree索引：原理与适用场景

什么是B-tree索引？

B-tree（平衡树）是PostgreSQL默认的索引类型，也是最常用的索引结构。它的设计目标是快速定位符合条件的行，同时保持索引本身的平衡（避免“一边倒”的树形结构导致查询变慢）。你可以把B-tree想象成图书馆的“分类书架目录”：

• 最顶层是“根目录”（根节点），告诉你要找的书在哪个楼层；
• 中间层是“楼层索引”（分支节点），告诉你要找的书在哪个书架；
• 最底层是“书架上的书”（叶子节点），直接指向数据库中具体的行。

这种分层结构让数据库能在**O(log n)**的时间复杂度内找到目标数据（比如从100万行中找1行，只需要约20次查找），远快于全表扫描（O(n)）。

B-tree的工作原理（用“字典查词”类比）

假设你有一本英语字典，要查“PostgreSQL”这个词：

1. 根节点判断：字典的“首字母目录”（根节点）告诉你“P”开头的单词在第150页；
2. 分支节点定位：翻到第150页，找到“Po”开头的单词在第160页；
3. 叶子节点查找：翻到第160页，直接找到“PostgreSQL”的具体解释（对应数据库中的行）。

B-tree的逻辑完全一样：

• 根节点：存储范围边界（比如“P”的起始位置）；
• 分支节点：存储更细的范围（比如“Po”的起始位置）；
• 叶子节点：存储具体的索引值和对应的行指针（比如“PostgreSQL”对应的行ID）。

关键特点：叶子节点是有序且连续的，这让B-tree不仅能快速找“等于”的值，还能快速找“范围”（比如“从P到Q的单词”）。

B-tree支持的操作符（官方明确列出）

根据PostgreSQL 17文档，B-tree索引能加速以下条件的查询：

1. 比较操作符：<（小于）、<=（小于等于）、=（等于）、>=（大于等于）、>（大于）；
2. 组合操作：BETWEEN（范围）、IN（多值匹配）、IS NULL/IS NOT NULL（空值判断）；
3. 模式匹配：仅当pattern锚定字符串开头时，支持LIKE或~（正则），比如col LIKE 'foo%'（找以foo开头的字符串）、col ~ '^foo'（正则匹配开头）；但不支持col LIKE '%bar'（结尾模糊匹配）。

适用场景案例

我们用用户表和订单表的例子，说明B-tree的实际用处：

案例1：加速“等于”查询（用户登录）

假设你有一张users表，存储用户的邮箱和密码：

CREATE TABLE users (id SERIAL PRIMARY KEY,email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,password_hash TEXT NOT NULL
);

用户登录时，需要根据email查密码：

SELECT password_hash FROM users WHERE email = '[e-mail]';

如果email列没有索引，数据库会扫描全表（比如100万行）找匹配的邮箱；如果创建B-tree索引：

-- PostgreSQL默认创建B-tree索引（无需写USING btree）
CREATE INDEX idx_users_email ON users (email);

查询会直接通过索引定位到email = '[e-mail]'的行，速度提升100倍以上。

案例2：加速“范围”查询（订单统计）

假设你有一张orders表，存储订单的时间和金额：

CREATE<