索引数据结构：b+树：平衡的多路搜索树，叶子节点在同一层级，非叶子节点指向子节点。哈希表：基于哈希函数快速查找，通过哈希值直接定位数据。前缀b+树：优化公共前缀键的b+树，使用更大节点存储前缀，减少叶子节点访问。r树：空间数据的层次化结构，使用包围盒表示范围，提高空间查询效率。自适应哈希索引：针对大数据集的哈希索引，动态调整哈希桶大小和数量，优化冲突处理。
MySQL 索引数据结构
MySQL 索引通常使用以下数据结构：
1. B+ 树
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是一种平衡的多路搜索树，具有以下特点：
- 所有叶子节点都在同一层级上。
- 非叶子节点包含指向子节点的指针。
- 每个节点可以包含多个键值对。
2. 哈希表
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是一种基于哈希函数的快速查找结构，具有以下特点：
- 通过计算键的哈希值直接定位到数据项。
- 冲突解决：当两个键具有相同的哈希值时，使用链表或其他数据结构来管理冲突。
3. 前缀 B+ 树
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是一种针对具有公共前缀的键进行优化的 B+ 树变体，具有以下特点：
- 使用更大的节点来存储多个键的前缀。
- 减少了对叶子节点的访问次数，从而提高了范围查找的效率。
4. R 树
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是一种用于空间数据的层次化数据结构，具有以下特点：
- 将空间数据分割成矩形范围。
- 使用包围盒来表示每个范围，并创建层次结构。
- 提高了空间查询的效率，例如范围查找和最近邻查找。
5. 自适应哈希索引（AHI）
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是一种针对大数据集的哈希索引，具有以下特点：
- 根据数据分布动态调整哈希桶的大小和数量。
- 优化了哈希冲突的处理，以减少搜索路径的长度。
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