mysql全文索引FULLTEXT的哈希与BTREE方法对比

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS PostgreSQL,集群系列 2核4GB
简介: mysql全文索引FULLTEXT的哈希与BTREE方法对比

为什么【FULLTEXT】用【BTREE】?答案如下:


FULLTEXT:

全文搜索的索引。FULLTEXT 用于搜索很长一篇文章的时候,效果最好。用在比较短的文本,如果就一两行字的,普通的 INDEX 也可以。

33.png34.png

全文索引:

FULLTEXT(全文)索引,仅可用于MyISAM和InnoDB,针对较大的数据,生成全文索引非常的消耗时间和空间。对于文本的大对象,或者较大的CHAR类型的数据,如果使用普通索引,那么匹配文本前几个字符还是可行的,但是想要匹配文本中间的几个单词,那么就要使用LIKE %word%来匹配,这样需要很长的时间来处理,响应时间会大大增加,这种情况,就可使用时FULLTEXT索引了,在生成FULLTEXT索引时,会为文本生成一份单词的清单,在索引时及根据这个单词的清单来索引。FULLTEXT可以在创建表的时候创建,也可以在需要的时候用ALTER或者CREATE INDEX来添加:

//创建表的时候添加FULLTEXT索引
CTREATE TABLE my_table(
    id INT(10) PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(10) NOT NULL,
    my_text TEXT,
    FULLTEXT(my_text)
)ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;
//创建表以后,在需要的时候添加FULLTEXT索引
ALTER TABLE my_table ADD FULLTEXT INDEX ft_index(column_name);

全文索引的查询也有自己特殊的语法,而不能使用LIKE %查询字符串%的模糊查询语法

SELECT * FROM table_name MATCH(ft_index) AGAINST('查询字符串');

对于较大的数据集,把数据添加到一个没有FULLTEXT索引的表,然后添加FULLTEXT索引的速度比把数据添加到一个已经有FULLTEXT索引的表快


哈希索引:

只有memory(内存)存储引擎支持哈希索引,哈希索引用索引列的值计算该值的hashCode,然后在hashCode相应的位置存执该值所在行数据的物理位置,因为使用散列算法,因此访问速度非常快,但是一个值只能对应一个hashCode,而且是散列的分布方式,因此哈希索引不支持【范围查找】和【排序】的功能。


BTree索引:

BTree是平衡搜索多叉树,设树的度为2d(d>1),高度为h,那么BTree要满足以一下条件:


每个叶子结点的高度一样,等于h;

每个非叶子结点由n-1个key和n个指针point组成,其中d<=n<=2d,key和point相互间隔,结点两端一定是key;

叶子结点指针都为null;

非叶子结点的key都是[key,data]二元组,其中key表示作为索引的键,data为键值所在行的数据;

在BTree的机构下,就可以使用二分查找的查找方式,查找复杂度为h*log(n),一般来说树的高度是很小的,一般为3左右,因此BTree是一个非常高效的查找结构。


希望能对大家有所帮助。

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