嘻嘻1991
看了題目，覺得很好！看了題目描述，忍不住想打人。。。
什麼叫做像人一樣，直接就拿出來？百萬級，千萬級的數量你怎麼看一下就拿出來？你能做到秒級甚至毫秒級拿出數據？
我先吃顆降火藥，然後這個題目我分兩個來答:
1，為什麼二叉樹效率高？
我們都知道，現在是一個數據爆炸的時代，每天產生的數據以PB級計量，而查找數據就成了最基本的需求！
原始的查數據的方法就是順序的比較，直到找到符合條件的數據，比如說1073741824（十億多）這麼多的數據量，順序比較然後查找出來的次數平均為這個數的一半也就是五億多次，而使用二叉樹查找只需要log以2為底1073741824的對數，也就是30次，換句話說你只需要比較30次就可以拿到你想要的數據，五億次和30次，你說怎麼選？我們來看下兩種方式的查找效率，數學表達和大O表示法
順序查找:y＝x/2; O(N);
二叉樹查找:y＝2^N;O(log2(n))
可以看到二叉樹的效率為對數級別，在數學效率圖上表示，就是數量級越大，效率越明顯（斜率低）！
當然，二叉樹只是一個普通的樹結構，還有紅黑樹，B樹等特殊二叉樹！本文因為篇幅原因暫且不提！
2，為什麼數據庫要建索引以提高效率？
數據庫建索引，其實是一種以空間換時間的方式，流量時代，速度為王！
看個栗子:
加入一張表，每行的數據大約100k，而主鍵的大小為0.1K，在主鍵上建立索引之後，除了原始數據，還需要維護一份索引數據，比如數據是100萬，那麼原始數據為10萬m，也就是1000G，而索引大小為1G，查找索引的速度只有原始數據的1/1000，然後從索引中取出對應的原始數據所在的地址，直接尋址得到數據，可以看出用少量的索引數據換得了查找效率的大幅度提升！
①，所以數據庫建索引，基本是必選的優化策略！
②，索引並不是越多越好，比如你選擇了每個字段都建索引，相當於你每一行的數據都額外維護了一份，而且加上尋址地址等，數據量變為原來的2倍以上，除此之外，每次新建數據都要重新維護索引，大量的索引絕對會把系統磨死。。。
③，索引選擇儘量避免重複的數據或者大量為null的數據，否則索引失效！
④，索引方式有b＋，hash等很多種方式，根據存儲引擎和數據類型選擇合適的索引！
關於二叉樹和索引只能粗略的講解到這了，更為詳細的講解改天挑時間再說吧，敬請關注。。。
此生唯一
二叉樹是數據遍歷用時最少的的算法結構，如果數據庫中的數據只有一兩個，直接比較就會快速找出你要的數據，但是數據如果是成百上千呢？不是說電腦蠢，給你一張有一千個大小不同的數字，你需要多長時間才能找出最小的數字？對於簡單的數據而言，計算查找都很簡單，對於複雜的數據呢？既然是數據庫，那就不可能只是簡單的幾組數據，而二叉樹的遍歷是對龐大的數據而言的，它比冒泡算法、遞歸算法、迭代算法以及圖的遍歷來說，較為快速，就你的描述來看，數據庫，你還沒有完全的搞懂，你還需更多的理論知識！
