在数据库的二分查找实现中，一般是对一个索引页面进行二分查找。索引页面中有可能根本不存在用户的记录(索引页面中的记录全部被删除，又没有与兄弟页面合并时)，此时，low/high均为0，此时如果根据low/high计算出来的mid进行记录的读取，就存在逻辑错误。
问题二：二分查找中值的计算
这是一个经典的话题，如何计算二分查找中的中值？试卷中，大家一般给出了两种计算方法：
算法一： mid = (low + high) / 2
算法二： mid = low + (high – low)/2
乍看起来，算法一简洁，算法二提取之后，跟算法一没有什么区别。但是实际上，区别是存在的。算法一的做法，在极端情况下，(low + high)存在着溢出的风险，进而得到错误的mid结果，导致程序错误。而算法二能够保证计算出来的mid，一定大于low，小于high，不存在溢出的问题。
回到数据库二分查找，数据库的一个索引页面(大小一般是8k或者是16k)，能够存储的索引记录是有限的，因此肯定不会出现(low + high)溢出的风险。这也是为什么InnoDB中的中值，采用的就是算法一的实现。但是，作为一个严谨的程序设计人员，还是推荐使用算法二，将任何潜在的风险，扼杀于摇篮之中。
问题三：递归实现二分查找
超过一半的试卷，使用了递归调用的方式实现二分查找。不能说递归实现有错，而是在于实现效率问题。总所周知，递归调用存在着压栈/出栈的开销，其效率是比较低下的。而以数据库这样一个极端优化代码效率，提供快速查询响应的系统来说，效率是第一位的。不建议使用递归方式实现二分查找，至少在数据库内核实现中是不允许使用的。据我所知，所有的开源数据库系统，例如：InnoDB，PostgreSQL都未采用递归方式实现二分查找。
问题四：如何查找第一个/最后一个等值
回到题目，要求根据传入的参数不同，返回第一个/最后一个等值项。在本文的背景部分，我也解释了此问题对应的数据库查询(>，>=查询需求是不同的)。在试卷中，超过80%的同学的答案都是先进行二分查找，待定位到相同值之后，再根据传入的flag(用户需求：flag = 1，返回第一个等值项；flag = 0，返回最后一个等值项)，进行顺序遍历，直至定位到满足条件的项。
同样，不能说这个实现是错的，但是也存在着性能问题。性能性能性能，永远是数据库内核实现考虑的重点之一(相信也是所有应用程序的一个指标)。数据库中，除了主键索引/Unique索引能够保证键值唯一之外，很多二级辅助索引都是存在相同键值的，有时相同键值的项会超过千项(考虑一个用户的订单，或者是购买记录)。
假设一个索引页面，保存着400项记录，均为相同键值。此时，使用先二分查找，后顺序遍历的算法，二分查找只能使用一次，顺序遍历199次，最终对比了200次。效率非常之低。当然，我也欣喜的看到另外一小部分同学的做法(我期待看到的算法)，用flag来纠正每次比较的最终结果。例如：比较相等(相等用0表示，大于为1，小于为-1)，但是flag = 1，则返回纠正后的比较结果为1，需要移动二分查找的high到mid，继续二分(反之，若flag = 0，则返回纠正后的结果为-1，需要移动二分查找的low到mid，继续二分)。如此一来，等值仍旧可以进行二分查找，最终的对比只需要9次，远远小于200次。
