常用数据库使用什么来存储索引的

常用数据库使用B树或B+树来存储索引。

B树是一种平衡的多路搜索树，它的每个节点可以存储多个关键字，并且节点中的关键字是有序的。B树的特点是高度平衡，每个节点的子节点数目相同，这样可以保证树的高度较低，提高了查找效率。B树适用于磁盘存储结构，因为每次磁盘访问都需要一定的时间，所以减少磁盘访问次数可以提高查询性能。

B+树是在B树的基础上进行的改进，B+树的非叶子节点只存储关键字，而数据都存储在叶子节点上。叶子节点之间通过指针连接，形成一个有序链表。B+树的特点是有序性更强，查询效率更高。同时，B+树的叶子节点形成了一个有序的区间，可以支持范围查询。

除了B树和B+树，还有一些其他的索引结构，如哈希索引、位图索引等。哈希索引使用哈希函数将关键字映射到一个唯一的地址，适用于等值查询，但不适用于范围查询。位图索引使用位图来表示每个关键字的存在与否，适用于低基数列的查询。

不同的数据库系统可能会选择不同的索引结构来存储索引，根据具体的应用场景和性能要求选择适合的索引结构是很重要的。

常用数据库使用B-树（B-tree）或者其变种来存储索引。

B-树是一种平衡的多路搜索树，经常用于数据库索引的实现。它的特点是节点可以有多个子节点，并且节点中的关键字是按照升序排列的。B-树的根节点至少有两个子节点，每个内部节点至少有(t-1)个关键字和t个子节点，其中(t-1) ≤ 关键字个数 ≤ (2t-1)，每个叶节点都包含关键字和指向实际数据的指针。这样的结构可以提供高效的插入、删除和查找操作。

除了B-树，还有一些变种的树结构也被广泛应用于数据库索引的存储，例如B+树、B*树和R树等。

B+树是在B-树的基础上进行了一些改进。在B+树中，所有的关键字都被存储在叶节点上，内部节点只包含关键字的副本。这样可以提高内存利用率，同时也更适合进行范围查询。

B树是在B+树的基础上进行了一些优化。在B树中，相邻的叶节点之间有指针连接，这样可以加快范围查询操作的速度。

R树是一种用于高维数据的树结构。它将数据按照多维空间划分为不同的区域，并使用B-树的方式来组织索引。R树被广泛应用于地理信息系统（GIS）和空间数据库等领域。

总之，常用数据库使用B-树或其变种来存储索引，这些树结构可以提供高效的插入、删除和查找操作，并且能够适应不同类型的查询需求。

常用数据库使用B树或B+树来存储索引。

B树是一种自平衡的搜索树，用于对大量数据进行排序和查找操作。它的特点是每个节点可以存储多个关键字，每个节点中的关键字按照从小到大的顺序排列，并且子节点的关键字范围是相邻的。B树的根节点存储在磁盘的某个位置，通过索引可以直接访问到根节点，然后根据节点中的关键字进行二分查找，找到对应的子节点，然后递归地在子节点中查找，直到找到目标数据或者确定目标数据不存在。

B+树是在B树的基础上进行优化的一种树结构。B+树与B树的不同之处在于，B+树的非叶子节点只存储关键字，而不存储数据，数据只存储在叶子节点中。叶子节点通过一个链表进行连接，可以快速地进行范围查询。B+树的叶子节点是有序的，可以通过顺序扫描来提高查询效率。另外，B+树的非叶子节点可以存储更多的关键字，减少了层数，提高了查询效率。

除了B树和B+树，还有一些其他的数据结构也可以用来存储索引，例如哈希表、红黑树等。哈希表通过哈希函数将关键字映射到一个固定的位置，可以实现快速的查找操作。红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，可以保持树的平衡，提高查询效率。不同的数据库系统根据自身的特点选择适合的数据结构来存储索引。