我们知道，数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。那么有哪些查询算法可以使查询速度变得更快呢？
顺序查找（linear search ）
最基本的查询算法当然是顺序查找（linear search），也就是对比每个元素的方法，不过这种算法在数据量很大时效率是极低的。
•数据结构：有序或无序队列
•复杂度：O(n)
//顺序查找 int SequenceSearch(int a[], int value, int n) { int i; for(i=0; i<n; i++) if(a[i]==value) return i; return -1; }
二分查找（binary search）
比顺序查找更快的查询方法应该就是二分查找了，二分查找的原理是查找过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。
•数据结构：有序数组
•复杂度：O(logn)
//二分查找，递归版本 int BinarySearch2(int a[], int value, int low, int high) { int mid = low+(high-low)/2; if(a[mid]==value) return mid; if(a[mid]>value) return BinarySearch2(a, value, low, mid-1); if(a[mid]<value) return BinarySearch2(a, value, mid+1, high); }
二叉排序树查找
二叉排序树的特点是：
若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；
若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；
它的左、右子树也分别为二叉排序树。
搜索的原理：
若b是空树，则搜索失败，否则：
若x等于b的根节点的数据域之值，则查找成功；否则：
若x小于b的根节点的数据域之值，则搜索左子树；否则：查找右子树
数据结构：二叉排序树
时间复杂度： O(log2N)
哈希散列法(哈希表)
其原理是首先根据key值和哈希函数创建一个哈希表（散列表），燃耗根据键值，通过散列函数，定位数据元素位置。
数据结构：哈希表
时间复杂度：几乎是O(1)，取决于产生冲突的多少。
分块查找
分块查找又称索引顺序查找，它是顺序查找的一种改进方法。其算法思想是将n个数据元素”按块有序”划分为m块（m ≤ n）。每一块中的结点不必有序，但块与块之间必须”按块有序”；即第1块中任一元素的关键字都必须小于第2块中任一元素的关键字；而第2块中任一元素又都必须小于第3块中的任一元素，依次类推。 算法流程：
先选取各块中的最大关键字构成一个索引表；
查找分两个部分：先对索引表进行二分查找或顺序查找，以确定待查记录在哪一块中；然后，在已确定的块中用顺序法进行查找。