这是发生在很多年以前的故事......
几天以前......
几天之后......
拍卖行的商品总数量有几十万件，对应数据库商品表的几十万条记录。
如果是按照商品名称精确查询还好办，可以直接从数据库查出来，最多也就上百条记录。
如果是没有商品名称的全量查询怎么办？总不可能把数据库里的所有记录全查出来吧，而且还要支持不同字段的排序。
所以，只能提前在内存中存储有序的全量商品集合，每一种排序方式都保存成独立的集合，每次请求的时候按照请求的排序种类，返回对应的集合。
比如按价格字段排序的集合：
比如按等级字段排序的集合：
需要注意的是，当时还没有Redis这样的内存数据库，所以小灰只能自己实现一套合适的数据结构来存储。
拍卖行商品列表是线性的，最容易表达线性结构的自然是数组和链表。可是，无论是数组还是链表，在插入新商品的时候，都会存在性能问题。
按照商品等级排序的集合为例，如果使用数组，插入新商品的方式如下：
如果要插入一个等级是3的商品，首先要知道这个商品应该插入的位置。使用二分查找可以最快定位，这一步时间复杂度是O（logN）。
插入过程中，原数组中所有大于3的商品都要右移，这一步时间复杂度是O（N）。所以总体时间复杂度是O（N）。
如果使用链表，插入新商品的方式如下：
如果要插入一个等级是3的商品，首先要知道这个商品应该插入的位置。链表无法使用二分查找，只能和原链表中的节点逐一比较大小来确定位置。这一步的时间复杂度是O（N）。
插入的过程倒是很容易，直接改变节点指针的目标，时间复杂度O（1）。因此总体的时间复杂度也是O（N）。
这对于拥有几十万商品的集合来说，这两种方法显然都太慢了。
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- 新节点和各层索引节点逐一比较，确定原链表的插入位置。O（logN）
- 把索引插入到原链表。O（1）
- 利用抛硬币的随机方式，决定新节点是否提升为上一级索引。结果为“正”则提升并继续抛硬币，结果为“负”则停止。O（logN）
总体上，跳跃表插入操作的时间复杂度是O（logN），而这种数据结构所占空间是2N，既空间复杂度是 O（N）。
- 自上而下，查找第一次出现节点的索引，并逐层找到每一层对应的节点。O（logN）
- 删除每一层查找到的节点，如果该层只剩下1个节点，删除整个一层（原链表除外）。O（logN）
总体上，跳跃表删除操作的时间复杂度是O（logN）。
小灰和大黄并不知道，他们的这一解决方案和若干年后Redis当中的Sorted-set不谋而合。而Sorted-set这种有序集合，正是对于跳跃表的改进和应用。
对于关系型数据库如何维护有序的记录集合呢？使用的是B+树。有关B+树的知识，将在以后的漫画中详细介绍。
