1.1 数据结构

sql型数据库通常使用B+树存储index（红黑树？存疑），相比B树，B+树所有数据节点都在最底层，并且每个节点都会存储下一个节点的指针，在between/>/<操作的时候可以获得很好的时间复杂度，优于B树（存疑）。

由于每次插入/删除操作都需要同时修改index，所以不合适的index反而会拖慢数据库性能。（例如插入n个数据，在没有索引时时间复杂度是O(n)，有索引时时间复杂度是O(n*log(n))，耗时时间与索引数量近似成正比。）在查询操作远多于增删改操作时，index会获得较好的性能。

hash表可以丧心病狂地减少时间复杂度，当然也会丧心病狂地增加空间复杂度……文中没有详细说明hash表的使用场景，目测在表连接的时候hash表会获得较高的性能。

如

  CREATE TABLE t1(a,b);  CREATE TABLE t2(c,d);  -- Insert many rows into both t1 and t2  SELECT * FROM t1, t2 WHERE a=c;

（from https://www.sqlite.org/optoverview.html）

对a和c使用hash表建立索引效率会提高很多（时间复杂度O(n)）。然而根据sqlite官网上的介绍，这种情况下sqlite使用的是O(n*log(n))的索引，想不通。