mysql索引(四)索引的数据结构HASH

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: 我们常用的索引数据结构比较多的是B+TREE。还有另一种索引数据结构是hash,但是innoDB、mysiam数据引擎不支持hash数据结构。

QQ图片20220424165811.jpg

我们常用的索引数据结构比较多的是B+TREE。


还有另一种索引数据结构是hash,但是innoDB、mysiam数据引擎不支持hash数据结构。


不同的存储引擎支持的索引类型也不一样:


InnoDB 支持事务,支持行级别锁定,支持 B-tree、Full-text 等索引,不支持 Hash 索引;


MyISAM 不支持事务,支持表级别锁定,支持 B-tree、Full-text 等索引,不支持 Hash 索引;


Memory 不支持事务,支持表级别锁定,支持 B-tree、Hash 等索引,不支持 Full-text 索引;


NDB 支持事务,支持行级别锁定,支持 Hash 索引,不支持 B-tree、Full-text 等索引;


Archive 不支持事务,支持表级别锁定,不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引;


这个玩意,mysiam和innodb是不支持的,所以,一般情况下用不上了解就好。


一:hash算法复杂度


哈希算法时间复杂度为O(1),且不只存在于索引中,每个数据库应用中都存在该数据结构。


二:HASH索引特性


在MySQL的存储引擎中,MyISAM不支持哈希索引,而InnoDB中的hash索引是存储引擎根据B-Tree索引自建的,后面会对其做具体说明。


hash索引的特点


1、 hash索引是基于hash表实现的,只有查询条件精确匹配hash索引中的所有列的时候,才能用到hash索引。


2、 对于hash索引中的所有列,存储引擎都会为每一行计算一个hash码,hash索引中存储的就是hash码。


3、 hash索引包括键值、hash码和指针 。


因为hash索引本身只需要存储对应的hash值,所以索引的结构十分紧凑,这也让hash索引查找的速度非常快。然而,hash索引也是存在其限制的:


三:hash索引的限制


1、 Hash索引必须进行二次查找


使用哈市索引两次查找,第一次找到相应的行,第二次读取数据,但是被频繁访问到的行一般会缓存在内存中,这点对数据库性能的影响不大。


2、hash索引不能用于外排序


hash索引存储的是hash码而不是键值,所以无法用于外排序   


3、hash索引不支持部分索引查找也不支持范围查找


只能用到等值查询,不能范围和模糊查询   


4、hash索引中的hash码的计算可能存在hash冲突


当出现hash冲突的时候,存储引擎必须遍历整个链表中的所有行指针,逐行比较,直到找到所有的符合条件的行,若hash冲突很多的话,一些索引的维护代价机会很高,所以说hash索引不适用于选择性很差的列上(重复值很多)。姓名、性别、身份证(合适)

上面说到InnoDB的“自适应hash索引”。就是当InnoDB注意到某些索引值被使用的非常频繁时,它会在内存中基于B-Tree索引上在创建一个hash索引,这样就让B-tree索引也具有hash索引的一些优点。这是一个完全自动的内部的行为,用户无法控制或配置,不过,如果有需要,完全可以关闭该功能。


四:创建自定义hash索引


若存储引擎不支持hash索引,又想拥有hash索引所带来的性能提升,则可以模拟InnoDB一样创建哈希索引。


思路也比较简单,就是在B-tree基础上创建一个伪哈希索引。这和真正的hash索引不是一回事,因为还是采用B-Tree进行查找,但是它使用的是hash值而不是键本身进行查找。只需要在查询的where子句中手动指定使用hash函数即可。下面举个简单的例子:

比如:当我们需要存储大量的URL,并需要根据URL进行搜索查找。若用B-Tree来存储URL,存储的内容就会很大。此时的查询语句就是:


select id from url where url = "www.baidu.com";


若删除原来的url列上的索引,而新增一个被索引的url_crc列,使用crc32做hash函数,则可以使用如下方式查询:


select id from url where url = "www.baidu.com" and url_crc=CRC32("www.baidu.com");


这样做的话,性能就会有很大提升,因为mysql优化器会使用这个选择性高而体积很小的基于url_crc列的多音来完成查找。即使有多个记录相同的索引值,查找仍然很快,只需要根据hash值做快速的整数比较就能找到索引条目,然后一一返回对应的行。


五:Hash缺点


1、需要维护hash值,可以手动维护,也可以使用触发器实现。2、若数据表非常大的话,CRC32()会出现大量hash冲突,则可以自己实现一个64位的hash函数,这个自定义的hash函数要返回整数而不是字符串,因为范围整数,对此效率更高。一个简单的办法就是使用MD5()函数返回值的一部分来作为自定义的hash函数。但是这可能比自己写一个hash算法性能要差一些。


以上大概就是hash索引的基本内容。


再说一次,这个玩意他不支持mysiam和innodb,所以,可能是用的不多。



相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
22天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
阿里面试:为什么要索引?什么是MySQL索引?底层结构是什么?
尼恩是一位资深架构师,他在自己的读者交流群中分享了关于MySQL索引的重要知识点。索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,主要作用包括显著提升查询速度、降低磁盘I/O次数、优化排序与分组操作以及提升复杂查询的性能。MySQL支持多种索引类型,如主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引和空间数据索引。索引的底层数据结构主要是B+树,它能够有效支持范围查询和顺序遍历,同时保持高效的插入、删除和查找性能。尼恩还强调了索引的优缺点,并提供了多个面试题及其解答,帮助读者在面试中脱颖而出。相关资料可在公众号【技术自由圈】获取。
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
案例剖析:MySQL唯一索引并发插入导致死锁!
案例剖析:MySQL唯一索引并发插入导致死锁!
案例剖析:MySQL唯一索引并发插入导致死锁!
|
30天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
Mysql(4)—数据库索引
数据库索引是用于提高数据检索效率的数据结构,类似于书籍中的索引。它允许用户快速找到数据,而无需扫描整个表。MySQL中的索引可以显著提升查询速度,使数据库操作更加高效。索引的发展经历了从无索引、简单索引到B-树、哈希索引、位图索引、全文索引等多个阶段。
60 3
Mysql(4)—数据库索引
|
13天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化:MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第27天】本文深入探讨了MySQL的索引策略和查询性能调优技巧。通过介绍B-Tree索引、哈希索引和全文索引等不同类型,以及如何创建和维护索引,结合实战案例分析查询执行计划,帮助读者掌握提升查询性能的方法。定期优化索引和调整查询语句是提高数据库性能的关键。
69 1
|
24天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
如何在MySQL中进行索引的创建和管理?
【10月更文挑战第16天】如何在MySQL中进行索引的创建和管理?
49 1
|
14天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化:MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第26天】数据库作为现代应用系统的核心组件,其性能优化至关重要。本文主要探讨MySQL的索引策略与查询性能调优。通过合理创建索引(如B-Tree、复合索引)和优化查询语句(如使用EXPLAIN、优化分页查询),可以显著提升数据库的响应速度和稳定性。实践中还需定期审查慢查询日志,持续优化性能。
45 0
|
25天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
mysql8索引优化
综上所述,深入理解和有效实施这些索引优化策略,是解锁MySQL 8.0数据库高性能查询的关键。
28 0
|
29天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
美团面试:mysql 索引失效?怎么解决? (重点知识,建议收藏,读10遍+)
本文详细解析了MySQL索引失效的多种场景及解决方法,包括破坏最左匹配原则、索引覆盖原则、前缀匹配原则、`ORDER BY`排序不当、`OR`关键字使用不当、索引列上有计算或函数、使用`NOT IN`和`NOT EXISTS`不当、列的比对等。通过实例演示和`EXPLAIN`命令分析,帮助读者深入理解索引失效的原因,并提供相应的优化建议。文章还推荐了《尼恩Java面试宝典》等资源,助力面试者提升技术水平,顺利通过面试。
|
1月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
深入浅出MySQL索引优化:提升数据库性能的关键
在这个数据驱动的时代,数据库性能的优劣直接关系到应用的响应速度和用户体验。MySQL作为广泛使用的数据库之一,其索引优化是提升查询性能的关键。本文将带你一探MySQL索引的内部机制,分析索引的类型及其适用场景,并通过实际案例演示如何诊断和优化索引,以实现数据库性能的飞跃。
|
1月前
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL新增字段/索引会不会锁表?
MySQL新增字段/索引会不会锁表?