实时数据库的高性能要求以内存数据库做底层支持,外存的I/O已不再是系统瓶颈,CPU和内存空间的高效使用成为系统的设计目标。传统磁盘数据库的索引结构不能同时满足较高存取性能和内存有效利用率。针对上述问题设计具有现代应用特征的内存数据索引结构,是提高实时数据库系统效率的重要途径。　　传统数据库的设计目标是要减少磁盘访问的次数,因为与访问内存中的数据相比,将数据在磁盘和内存之间相互复制的代价实在是太昂贵了。而对实时库来说,减少内存访问缓存的次数便成为了提高效率的关键。缓存是位于处理器和内存间的低延迟存储器,存储了最近所访问内存的数据。从缓存中读取数据要比从内存中读取数据要快上一到两个数量级,因此使用好处理器缓存能大大提高处理性能。　　本文充分研究了T树及其他常用索引结构的优缺点,并针对T树在缓存敏感性方面存在的不足提出了改进方案。首先根据CPU缓存设计CST树结点的大小,并针对由此带来的结点过大所导致的结点内查找速度变慢问题提出了结点内分区、结点内索引等改进方案,并为进一步优化CST树的缓存敏感性提出了关键字与记录地址分开存储的方案。　　本文给出了缓存敏感T树(CST树)的详细数据结构与操作算法,并介绍了实现过程中所用到的关键技术。　　最后对缓存敏感T树进行了性能测试,通过测试数据可以看到,在数据量较小时, CST树的插入、删除速度比T树略慢,而查询速度比T树要快;在大数据量时,CST树的插入、删除、查询效率都比T树要高。