第八十九天

用户表? 字段为性别, 1和2 适合建立索引吗? 建立索引反而导致查询变慢的原因?

在用户表中，如果有一个字段是性别，且性别只有两种可能的值（例如1代表男性，2代表女性），在这种情况下，为性别字段建立索引通常不是一个好的选择，原因如下：

1. 低基数（Cardinality）：

   • 性别字段的基数很低，意味着它可以取的唯一值很少（在这个例子中只有两个），这样的字段建立索引带来的收益很小。这是因为索引的价值在于快速定位到少量的记录，而对于性别这类区分度不高的字段，查询结果往往是大部分或一半的数据，此时全表扫描的效率可能与使用索引相当甚至更高。

2. 索引选择性：

   • 选择性指的是索引列中不同值的数量与表中记录总数的比例。性别字段的选择性极低，因此索引提供的过滤能力有限。

3. 查询分布均匀：

   • 如果查询分布非常均匀（即查询男性和女性用户的频率几乎相等），那么无论是索引还是全表扫描，都需要访问大约一半的数据行，这会导致索引无法有效减少IO操作。

4. 索引维护成本：

   • 对于频繁插入、更新或删除操作的表，每次修改性别字段时还需要同步更新索引，增加了额外的数据库维护开销。

5. 查询优化器判断：

   • 即使建立了性别索引，数据库查询优化器在评估查询计划时，如果发现使用索引的成本高于全表扫描，也可能选择忽略索引而直接进行全表扫描。

综合以上因素，为性别字段建立索引不仅可能不会提高查询性能，反而可能导致查询变慢，尤其是在数据量较大且查询涉及到大部分数据时。此外，索引占用额外的存储空间，增加数据库维护负担。在实际应用中，应当优先考虑那些高基数、查询过滤效果明显的字段来建立索引。

层序遍历二叉树

在Go语言中，实现二叉树的层序遍历（广度优先遍历）通常借助队列数据结构来完成。以下是一个简单示例：

package main

import "fmt"

// 定义二叉树节点
type TreeNode struct {
    Val   int
    Left  *TreeNode
    Right *TreeNode
}

// 层序遍历二叉树
func levelOrder(root *TreeNode) [][]int {
    if root == nil {
        return [][]int{}
    }

    result := [][]int{}
    queue := []*TreeNode{root}

    for len(queue) > 0 {
        // 记录当前层的节点值
        levelNodes := make([]int, 0, len(queue))
        nextQueue := []*TreeNode{}

        // 处理当前层的所有节点
        for _, node := range queue {
            levelNodes = append(levelNodes, node.Val)
            if node.Left != nil {
                nextQueue = append(nextQueue, node.Left)
            }
            if node.Right != nil {
                nextQueue = append(nextQueue, node.Right)
            }
        }

        // 将当前层节点值加入结果，并将下一层节点放入队列
        result = append(result, levelNodes)
        queue = nextQueue
    }

    return result
}

func main() {
    // 构造一个示例二叉树
    tree := &TreeNode{Val: 3,
        Left:  &TreeNode{Val: 9},
        Right: &TreeNode{Val: 20,
            Left:  &TreeNode{Val: 15},
            Right: &TreeNode{Val: 7},
        },
    }

    // 执行层序遍历
    levels := levelOrder(tree)
    for _, level := range levels {
        fmt.Println(level)
    }
}