mysql中hash索引存在的奇怪的问题 [问题点数:40分,结帖人qq315224416]

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MySQL性能优化[理论篇]-B树索引hash索引
对<em>索引</em>的优化是数据库性能优化方面最重要的一项,也是性能提升最显著的。 如果把数据库比作一本新华字典,那<em>索引</em>就是字典前面的目录了。如果不使用目录,想从字典中直接找某个字的解释,难度可想而知,但是有了目录,我们可以先从目录中找到这个字对应的页码,然后再翻到相应的页码,就能找到这个字的完整解释了。<em>索引</em>的工作原理和字典目录基本一致。 接下来的几篇文章我会细致的分析MySQL数据库中<em>索引</em>的原理以...
MySQL BTree索引hash索引的区别
备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树<em>索引</em>写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t( aid int unsigned not null auto_increment, userid int unsigned not null default 0, username varchar(20) not null default ‘’, d
mysql使用伪Hash索引提高查询性能
       我们知道 Mysql 默认引擎是 InnoDB 引擎,而 InnoDB 支持的<em>索引</em>类型为 B-tree 类型,如果对数据表有一个根据长字符查询的sql,使用 B-tree <em>索引</em>在大数据量的情况下将会导致性能低下,然而 InnoDB 不支持Hash<em>索引</em>,不过我们可以在 B-tree 基础上创建一个伪哈希<em>索引</em>。这和真正的哈希<em>索引</em>不是一回事,因为还是使用 B-Tree <em>索引</em>进行查找,但是它...
MySQL支持的索引类型(B-Tree索引hash索引
  <em>索引</em>,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。尤其是在表中的数据量越来越大时,<em>索引</em>对于性能的提升非常关键。今天先聊一聊MySQL支持的两种主要的<em>索引</em>类型。      在MySQL中,存储引擎在使用<em>索引</em>时,会先在<em>索引</em>中找到对应值,然后根据所匹配的<em>索引</em>记录找到对应的数据行。例如: select name from user where id = 10;   若在id列上建有<em>索引</em>...
Mysql如何创建hash类型索引
<em>mysql</em>&gt; use test; Database changed <em>mysql</em>&gt; create table test1(id int)engine=innodb; Query OK, 0 rows affected (0.02 sec) 创建一个innodb存储引擎的表test <em>mysql</em>&gt; create index index_test using <em>hash</em> on test...
MySQL HASH索引的适用场景和限制
HASH<em>索引</em>只有精确匹配<em>索引</em>所有列的查询才有效。因为<em>索引</em>自身只需要存储对应的哈希值,所以<em>索引</em>的结构十分紧凑,这也让哈希<em>索引</em>查找的速度非常快,然而,哈希<em>索引</em>也有限制,如下:哈希<em>索引</em>只包含哈希值和行指针,而不存储字段值,所以不能使用<em>索引</em>中的值来避免读取行(即不能使用哈希<em>索引</em>来做覆盖<em>索引</em>扫描),不过,访问内存中的行的速度很快(因为memory引擎的数据都保<em>存在</em>内存里),所以大部分情况下这一点对性能的影响...
[原]MySQL哈希之哈希索引
0x00. About<em>索引</em>(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干,就可以得到<em>索引</em>的本质:<em>索引</em>是数据结构。从MySQL逻辑架构来看,MySQL有三层架构,第一层连接,第二层查询解析、分析、优化、视图、缓存,第三层,存储引擎...
MySQL的BTREE索引和HASH索引
为什么要用<em>索引</em>? 使用<em>索引</em>后减少了存储引擎需要扫描的数据量,加快查询速度 <em>索引</em>可以把随机I/O变为顺序I/O <em>索引</em>可以帮助我们对所搜结果进行排序以避免使用磁盘临时表 Mysql支持的<em>索引</em>类型:B-TREE<em>索引</em>与HASH<em>索引</em>,两者有不同的使用场景,下面来简单剖析下这两者的区别。 CREATE TABLE act_info( id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT...
Mysql索引---Hash索引和Btree索引区别
<em>索引</em>名 <em>hash</em> Btree 支持最左前缀匹配原则? 不支持,只有<em>索引</em>的全部字段都用上才会匹配到 支持,用上<em>索引</em>的第一个字段就可以匹配<em>索引</em> MyISAM和InnoDB是否支持? 不支持(只有Memory和NDB引擎<em>索引</em>支持) 支持 范围查询能否命中<em>索引</em>? 不可以,只有“=”,“IN”,“&amp;lt;=&amp;gt;”(等价于的意思)查询能命中 可以 一定会全表扫描吗? 是 否 ...
mysql InnoDB引擎支持hash索引
<em>mysql</em> InnoDB引擎支持<em>hash</em><em>索引</em>吗     查一下<em>mysql</em>官方文档:https://dev.<em>mysql</em>.com/doc/refman/5.7/en/create-index.html, 从上面的图中可以得知,<em>mysql</em> 是支持<em>hash</em><em>索引</em>的,但支持和不支持又和具体的存储引擎有关系。从图中, 看到InnoDB是支持Btree<em>索引</em>,这是我们众所周知的。 我
MySQL B+树索引和Hash索引的区别
MySQL B+树<em>索引</em>和Hash<em>索引</em>的区别
mySql 哈希索引的创建
① <em>索引</em>适合创建于出现重复数据少的列名上,列的值冲突越多,代价越大。 ② SELECT ID FROM 表名 WHERE URL ="http://www.<em>mysql</em>.com"; 如果要添加<em>索引</em>的列值很长,可以在表中添加列,并用SRC32做哈希,将很长的字符串转化成数字。 例:UPDATE 表名 SET 表名.url_src = SRC32(表名.url); 表中数据是这样的:
mysql索引方法btree和hash的区别
<em>mysql</em>的<em>索引</em>方法btree和<em>hash</em>的区别
MySQL的B+索引和Hash索引的区别
Hash<em>索引</em>结构的特殊性,其检索效率非常高,<em>索引</em>的检索可以一次定位,不像B+树<em>索引</em>需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,那为什么大家不都用Hash<em>索引</em>而还要使用B+树<em>索引</em>呢? 1. Hash<em>索引</em>仅仅能满足"=","IN"和""查询,不能使用范围查询。因为经过相应的Hash算法处理之后的Hash值的大小关系,并不能保证和Hash运算前完全一样; 2. Hash<em>索引</em>无法被用
innoDB的关键特性三--MySQL中自适应哈希索引
哈希(<em>hash</em>)是一种非常快的查找方法,在一般情况下这种查找的时间复杂度为O(1),即一般仅需要一次查找就能定位数据。 而B+树的查找次数,取决于B+树的高度,在生产环境中,B+树的高度一般为3~4层,所以需要3~4次的查询。InnoDB存储引擎会监控对表上各<em>索引</em>页的查询。如果观察到建立哈希<em>索引</em>可以带来速度提升,则建立哈希<em>索引</em>,称之为自适应哈希<em>索引</em>(Adaptive Hash Index, AHI...
理解innodb的索引页结构,插入缓冲,自适应哈希索引
Physical Structure of an InnoDB Index 所有的innodb<em>索引</em>都是btree<em>索引</em>,<em>索引</em>记录保<em>存在</em>叶子上,默认的<em>索引</em>页大小是16K。当有新的记录插入时,innodb出于对将来的insert和update操作的考虑,会尝试留下1/16的空闲页大小。 如果<em>索引</em>记录是完全按照<em>索引</em>记录的大小顺序插入的,那么<em>索引</em>也将填满整个页大小的15/16,如果插入顺序完全随机,那么
mysql btree与hash索引的适用场景和限制
btree<em>索引</em>: 如果没有特别指明类型,多半说的就是btree<em>索引</em>,它使用btree数据结构来存储数据,大多数<em>mysql</em>引擎都支持这种<em>索引</em>,archive引擎是一个例外,5.1之前这个引擎不支持任何<em>索引</em>,5.1开始才支持单列自增的<em>索引</em>。innodb使用b+tree=btree(btree已经不使用了) 存储引擎以不同的方式使用btree<em>索引</em>,性能也各不相同,各有优劣,如:myisam使用前缀压
警惕 InnoDB 和 MyISAM 创建 Hash 索引陷阱
MySql 常见存储引擎 InnoDB 和 MyISAM 都不支持 Hash <em>索引</em>,它们默认的<em>索引</em>都是 B-Tree。但是如果你在创建<em>索引</em>的时候定义其类型为 Hash,MySql 并不会报错,而且你通过 SHOW CREATE TABLE 查看该<em>索引</em>也是 Hash。比如表 data_dict 的 DDL:CREATE TABLE `data_dict` ( `data_type` varcha
MySQL8.0的InnoDB和MyISAM是否支持hash索引
今天和同学探讨说MySQL哪些存储引擎支持<em>hash</em><em>索引</em>,因为所看书籍MySQL版本和现有的MySQL版本有出入,故中间出了点歧义。所以就手动敲了一下代码,测试了一下MySQL8.0中的存储引擎是如何支持<em>hash</em><em>索引</em>的。 我们都知道MySQL最常用的存储引擎为InnoDB和MyISAM。它们默认的存储引擎都是B-Tree(实质为B+Tree)。他们本身都是不支持<em>hash</em><em>索引</em>的。但是我们在建
mysql B-Tree、哈希索引、R-Tree、全文索引、前缀索引
B-tree<em>索引</em>:使用B-tree数据结构来存储数据(实际上一般使用的是B+tree,即每一个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针,为了方便叶子节点的范围遍历)B-tree意味着所有的值都是按顺序存储的,且每一个叶子页到根的距离相同。说明:存储引擎从<em>索引</em>的根节点开始进行搜索,通过节点槽中的指针向下层查找,比较节点页的值和要查找的值找到合适的指针进入下层子节点。存储引擎最终要么找到对应的值,要么该...
MySQL数据库为什么大多使用B+树,而不是用Hash存储索引
通常B+数据的查询时间为log(n),而利用Hash时间为o(1),那为什么还要用B+树呢。 对于B+树,相比于Hash好处: 1.利用Hash需要把数据全部加载到内存中,如果数据量大,是一件很消耗内存的事,而采用B+树,是基于按照节点分段加载,由此减少内存消耗。 2.和业务场景有段,对于唯一查找(查找一个值),Hash确实更快,但数据库中经常查询多条数据,这时候由于B+数据的有序性,与叶子...
Mysql学习-索引总结(B-tree和hash、主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引和组合索引)
对最近学习的<em>mysql</em>中的<em>索引</em>经行总结。其主要内容包括唯一<em>索引</em>、B-tree、哈希<em>索引</em>(自定义哈希<em>索引</em>和Innodb自适应哈希<em>索引</em>)和全文<em>索引</em>(自然语言搜索和布尔搜索)。参考书籍和文章是《Mysql技术内幕InnoDB存储引擎》、《高性能Mysql》和《Mysql<em>索引</em>原理集慢查询优化》。 <em>索引</em> B-tree B-tree<em>索引</em>能够加快访问数据的速度,因为存储引擎不再需要经行全表扫描来获取需要的数据,取而
关于Hash 函数 哈希索引表 解决位置冲突的问题
最近要用到关于<em>hash</em>表和<em>hash</em>函数,建立<em>索引</em>的方法        主要用于数据的查找和数据的存储 ,现在主要不太理解的地方在于如何解决位置冲突的<em>问题</em>。先把收集的资料贴在这里 处理<em>问题</em>和解决<em>问题</em>的能力有待加强,主要是还不够淡定,一遇到没有解决过的<em>问题</em>就会很慌!不可以这样,淡定和临危不惧才能体现一个人的素质,要变得更加可靠! 给人自信淡定和从容! 1.Hash表
MySQL B+树索引和哈希索引的区别
导读 在MySQL里常用的<em>索引</em>数据结构有B+树<em>索引</em>和哈希<em>索引</em>两种,我们来看下这两种<em>索引</em>数据结构的区别及其不同的应用建议。 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树<em>索引</em>写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t( aid int unsigned not null auto_increment, userid int u
mysql索引的原理B树索引hash索引
B+Tree B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化,使其更适合实现外存储<em>索引</em>结构,InnoDB存储引擎就是用B+Tree实现其<em>索引</em>结构。 从上一节中的B-Tree结构图中可以看到每个节点中不仅包含数据的key值,还有data值。而每一个页的存储空间是有限的,如果data数据较大时将会导致每个节点(即一个页)能存储的key的数量很小,当存储的数据量很大时同样会导致B-Tree的深度较大,...
MySql为何默认不用hash索引而用BTree索引的几点原因
<em>hash</em> <em>索引</em>结构的特殊性,其检索效率非常高,<em>索引</em>的检索可以一次定位,不像B-Tree <em>索引</em>需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash <em>索引</em>的查询效率要远高于 B-Tree <em>索引</em>。 可能很多人又有疑问了,既然 Hash <em>索引</em>的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash <em>索引</em>而还要使用 B-Tree <em>索引</em>呢?任何事物都是有两面性的,Hash
mysql索引-Btree索引-hash索引-使用场景
B-tree<em>索引</em>特点: 按定义<em>索引</em>时列的顺序排序 myisam中:存储行物理位置,使用前缀压缩技术使得<em>索引</em>更小; innodb中:存储主键值,使用B+Tree<em>索引</em>; 加快数据的查询速度 适合范围查找 使用场景: 全值匹配 匹配最左前缀 列前缀 范围值 精确匹配左前列并范围匹配另一列 只访问<em>索引</em>的查询 order by btree限制: 不是最左列开始查找则无法使用 不能...
Hash索引和BTree索引区别
<em>索引</em>是帮助<em>mysql</em>获取数据的数据结构。最常见的<em>索引</em>是Btree<em>索引</em>和Hash<em>索引</em>。 不同的引擎对于<em>索引</em>有不同的支持:Innodb和MyISAM默认的<em>索引</em>是Btree<em>索引</em>;而Mermory默认的<em>索引</em>是Hash<em>索引</em>。 我们在<em>mysql</em>中常用两种<em>索引</em>算法BTree和Hash,两种算法检索方式不一样,对查询的作用也不一样。 一、BTree BTree<em>索引</em>是最常用的<em>mysql</em>数据库<em>索引</em>算法,因...
MySql BTree和Hash索引的比较,为什么InnoDB不使用Hash索引
MYSQL <em>索引</em>分析 1.B+Tree 之所以Btree能加快访问数据的速度,是因为存储引擎不再需要进行全表扫描 只需要从<em>索引</em>的根节点开始进行搜索,根节点的槽中存放了指向子节点的指针, 存储引擎会根据这些指针向下层查找,而这些指针实际上定义了子节点页中值的上限和下线 比如: create table people( xing varchar(20) not null, ming varchar(...
InnoDB存储引擎——自适应哈希索引
自适应哈希<em>索引</em>(Adaptive Hash Index, AHI)
【转】Mysql学习-索引总结(B-tree和hash、主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引和组合索引)
常用的两种<em>索引</em>结构:B-tree和HASH B-tree   B-tree<em>索引</em>能够加快访问数据的速度,因为存储引擎不再需要经行全表扫描来获取需要的数据,取而代之的是从根节点开始搜索。根节点的槽中存放了指向子节点的指针,存储引擎根据这些指针向下查找。通常比较节点页的值和要查找的值可以找到合适的指针进入下层子节点。 B-tree通常意味着所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子页到根的距离相同。  ...
mysql索引类型normal,unique,full text,索引方式btree索引hash
<em>问题</em>1: <em>mysql</em><em>索引</em>类型normal,unique,full text的区别是什么? normal:表示普通<em>索引</em> unique:表示唯一的,不允许重复的<em>索引</em>,如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作<em>索引</em>时,可设置为unique full textl: 表示 全文搜索的<em>索引</em>。 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
记录一次 hash分区与 分区索引的测试
一直在纠结海量数据下,oracle分区策略的<em>问题</em>。是采用 分区加本地<em>索引</em>,还是采用 范围+<em>hash</em>组合分区。前者确定是当海量数据插入的时候,维护<em>索引</em>开销巨大。 现针对该<em>问题</em>进行一次模拟测试。测试库无太多数据,只有200多万条,结果肯定有偏差。 表结构, 200W数据全进一个主范围分区,下<em>hash</em> 另一个字段 10个 子分区,大致保证一个分区20W数据左右。(另试过 天分区 <em>hash</em> 8000
mysql索引类型Normal,Unique,Full Text区别及索引方法Btree,Hash的区别
<em>mysql</em><em>索引</em>类型Normal,Unique,Full Text区别 Normal:表示普通<em>索引</em>,大多数情况下都可以使用 Unique:约束唯一标识数据库表中的每一条记录,即在单表中不能用每条记录是唯一的(例如身份证就是唯一的),Unique(要求列唯一)和Primary Key(primary key = unique + not null 列唯一)约束均为列或列集合中提供了唯一性的保证,P...
Mysql B-tree索引和哈希索引
MySQL的btree<em>索引</em>和<em>hash</em><em>索引</em>的区别 <em>hash</em> <em>索引</em>结构的特殊性,其检索效率非常高,<em>索引</em>的检索可以一次定位,不像B-Tree <em>索引</em>需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash <em>索引</em>的查询效率要远高于 B-Tree <em>索引</em>。 可 能很多人又有疑问了,既然 Hash <em>索引</em>的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash <em>索引</em>而还要使用 B-Tre...
数据库索引系列四:索引算法Hash与BTree的区别
我们在<em>mysql</em>中常用两种<em>索引</em>算法BTree和Hash,两种算法检索方式不一样,对查询的作用也不一样。 一、BTree BTree<em>索引</em>是最常用的<em>mysql</em>数据库<em>索引</em>算法,因为它不仅可以被用在=,&amp;gt;,&amp;gt;=,&amp;lt;,&amp;lt;=和between这些比较操作符上,而且还可以用于like操作符,只要它的查询条件是一个不以通配符开头的常量,例如: select * from user where name like
Hash索引和BTREE索引
<em>索引</em>是数据库中用来提高性能的最常用工具。所有MySql列类型都可以被<em>索引</em>。<em>索引</em>用于快速找出在某个列中有一特定值的行。如果不使用<em>索引</em>,MYSQL必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。常用的包括BTREE<em>索引</em>和HASH<em>索引</em>。创建的语句: CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name [USING index_type] on
[MySQL] InnoDB三大特性之 - 自适应哈希索引
哈希<em>索引</em>是一种非常快的等值查找方法(注意:必须是等值,哈希<em>索引</em>对非等值查找方法无能为力),它查找的时间复杂度为常量,InnoDB采用自适用哈希<em>索引</em>技术,它会实时监控表上<em>索引</em>的使用情况,如果认为建立哈希<em>索引</em>可以提高查询效率,则自动在内存中的“自适应哈希<em>索引</em>缓冲区”(详见《MySQL - 浅谈InnoDB体系架构》中内存构造)建立哈希<em>索引</em>。 之所以该技术称为“自适应”是因为完全由InnoDB
Mysql InnoDB B+树索引和哈希索引的区别? MongoDB 为什么使用B-树?
B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据,其余节点用来<em>索引</em>,而B-树是每个<em>索引</em>节点都会有Data域。 B+树 B+树是为磁盘及其他存储辅助设备而设计一种平衡查找树(不是二叉树)。B+树中,所有记录的节点按大小顺序存放在同一层的叶节点中,各叶节点用指针进行连接。 数据库中B+树<em>索引</em>分为聚集<em>索引</em>(clustered index)和非聚集<em>索引</em>(secondary index).这...
高性能MySQL - 创建高性能的索引(上)(B-Tree,Hash)
前言<em>索引</em>在Mysql中也叫作‘键(key)’。 基本功能是用于存储引擎快速找到记录的一种数据结构。Question:使用ORM,是否还需要关心<em>索引</em> 即使使用对象关系映射(ORM)工具,仍然要理解<em>索引</em>。除非只是生产非常基本的查询(例如仅是根据主键查询),否则它很难生成适合<em>索引</em>的查询。Mysql中,<em>索引</em>是在存储引擎层而不是服务层实现的。所以没有统一的<em>索引</em>标准。 Mysql支持的<em>索引</em>1. B-Tre
【面试题】MySQL索引相关的面试题(红黑树,hash,B树,B+树)
自己整理了几个面试题分享给大家 <em>问题</em>1:红黑树为什么那样设计? 首先聊一下二叉搜索树,主要特点是左节点比根节点小,右节点比根节点大,并且左右子树都是二叉搜索树。缺点是在极端情况下,比如插入都是有序的,就会出现退化的情况有序序列树退化成链表。 二叉搜索树 退化成链表的二叉搜索树 此时,要想让树的节点平均分布就需要平衡树了,红黑树就是平衡树的一种(平衡二叉搜索树)。然后,一棵树的查询性能取决...
MySQL索引 B+树索引和哈希索引的区别
备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树<em>索引</em>写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t( aid int unsigned not null auto_increment, userid int unsigned not null default 0, username varchar(20) not null default ‘’, detail ...
Mysql索引问题
首先明白为什么<em>索引</em>会增加速度,DB在执行一条Sql语句的时候,默认的方式是根据搜索条件进行全表扫描,遇到匹配条件的就加入搜索结果集合。如果我们对某一字段增加<em>索引</em>,查询时就会先去<em>索引</em>列表中一次定位到特定值的行数,大大减少遍历匹配的行数,所以能明显增加查询的速度。那么在任何时候都应该加<em>索引</em>么?这里有几个反例:1、如果每次都需要取到所有表记录,无论如何都必须进行全表扫描了,那么是否加<em>索引</em>也没有意义了。2
InnoDB关键特性之自适应hash索引
一、<em>索引</em>的资源消耗分析 1、<em>索引</em>三大特点   1、小:只在一个到多个列建立<em>索引</em>   2、有序:可以快速定位终点   3、有棵树:可以定位起点,树高一般小于等于3 2、<em>索引</em>的资源消耗点   1、树的高度,顺序访问<em>索引</em>的数据页,<em>索引</em>就是在列上建立的,数据量非常小,在内存中;   2、数据之间跳着访问     1、<em>索引</em>往表上跳,可能需要访问表的数据页很多;
mysql的innodb索引数据结构是B+树,而不是hash
一、基础 1.什么是聚簇<em>索引</em>? innodb中,主键的<em>索引</em>结构中,既存储了主键值,又存储了行数据。 2.B+树和B-树的区别? (1)B+树只有叶节点存放数据,其余节点用来<em>索引</em>; (2)而B-树是每个<em>索引</em>节点都会有Data域。 二、<em>mysql</em>的innodb<em>索引</em>数据结构是B+树,而不是<em>hash</em>? 1.哈希<em>索引</em>适用的场景 适合等值查询(前提是不<em>存在</em>大量重复键值,如果<em>存在</em>重复键就会出现哈...
BTree和B+Tree和Hash索引详解
二叉查找树 二叉树具有以下性质:左子树的键值小于根的键值,右子树的键值大于根的键值。 如下图所示就是一棵二叉查找树, 对该二叉树的节点进行查找发现深度为1的节点的查找次数为1,深度为2的查找次数为2,深度为n的节点的查找次数为n,因此其平均查找次数为 (1+2+2+3+3+3) / 6 = 2.3次 二叉查找树可以任意地构造,同样是2,3,5,6,7,8这六个数字,也可
mysql的btree索引hash索引的区别
Hash <em>索引</em>结构的特殊性,其检索效率非常高,<em>索引</em>的检索可以一次定位,不像B-Tree <em>索引</em>需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash <em>索引</em>的查询效率要远高于 B-Tree <em>索引</em>。 Hash<em>索引</em> 只能满足 = in 查询,不能使用范围查询 无法用来进行排序操作 对于组合<em>索引</em>,<em>hash</em><em>索引</em>在计算<em>hash</em>值时是组合<em>索引</em>键合并后一起计算<em>hash</em>值,而不是单独计算...
《高性能MySQL》笔记-哈希索引
哈希<em>索引</em>(<em>hash</em> index)基于哈希表实现,只有精确匹配<em>索引</em>所有列的查询才有效。对于每一行数据,存储引擎都会对所有的<em>索引</em>列计算一个哈希码(<em>hash</em> code),哈希码是一个较小的值,并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。哈希<em>索引</em>将所有的哈希码存储在<em>索引</em>中,同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。 在MySQL中,只有Memory引擎显示支持哈希<em>索引</em>。这也是Memory引擎表的默认<em>索引</em>类型...
Hash索引和BTree索引
<em>索引</em>是帮助<em>mysql</em>获取数据的数据结构。最常见的<em>索引</em>是Btree<em>索引</em>和Hash<em>索引</em>。 不同的引擎对于<em>索引</em>有不同的支持:Innodb和MyISAM默认的<em>索引</em>是Btree<em>索引</em>;而Mermory默认的<em>索引</em>是Hash<em>索引</em>。 Hash<em>索引</em> 所谓Hash<em>索引</em>,当我们要给某张表某列增加<em>索引</em>时,将这张表的这一列进行哈希算法计算,得到哈希值,排序在哈希数组上。所以Hash<em>索引</em>可以一次定
数据库B树索引hash索引的优缺点比较
我又来了,接着上一篇的一个疑问,B树<em>索引</em>和<em>hash</em><em>索引</em>的区别到底是什么?带着这样的疑问,我找到了一个总结的比较全面的一个博文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_b92fcb510102vvdt.html ,emmmmm这篇文章呢,总结的是比较好的,但是没有介绍底层的数据结构区别,可能导致没有学习好数据结构的同学比较难以理解,需要记住这些区别,不能靠背诵课文一样一条一条一
《高性能MySQL》笔记----伪哈希索引策略
创建伪哈希<em>索引</em>策略: 1、使用这个策略前,要先了解哈希<em>索引</em>的优劣和原理; 2、思路:在B-Tree基础上创建夜歌伪哈希<em>索引</em>,这和真正的哈希<em>索引</em>不是一回事。它是使用哈希值而 不是键本身进行<em>索引</em>查找,需要在查询的where子句中手动指定使用哈希函数; 实例 需要存储大量的url , 并需要根据url进行搜索查找。直接用B-Tree来存储url存储的内容就会很大, 正常情况的查询有: mys...
HASH索引
Hash <em>索引</em>结构的特殊性,其检索效率非常高,<em>索引</em>的检索可以一次定位,不像B-Tree <em>索引</em>需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash <em>索引</em>的查询效率要远高于 B-Tree <em>索引</em>。 可 能很多人又有疑问了,既然 Hash <em>索引</em>的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash <em>索引</em>而还要使用 B-Tree <em>索引</em>呢?任何事物都是有两面性的,Hash <em>索引</em>...
mysql Hash索引和Btree索引的区别
昨天三五知己好友吃饭时,突然聊到了<em>mysql</em>的存储和性能,当谈到<em>mysql</em>的Hash<em>索引</em>和Btree<em>索引</em>的特点时,大家纷纷谈了自己的看法 <em>索引</em>是帮助<em>mysql</em>获取数据的数据结构。最常见的<em>索引</em>是Btree<em>索引</em>和Hash<em>索引</em>。 不同的引擎对于<em>索引</em>有不同的支持:Innodb和MyISAM默认的<em>索引</em>是Btree<em>索引</em>;而Mermory默认的<em>索引</em>是Hash<em>索引</em>。 我们在<em>mysql</em>中常用两种<em>索引</em>算法B...
数据库常见索引解析(B树,B-树,B+树,B*树,位图索引,Hash索引
B树        即二叉搜索树:        1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);        2.所有结点存储一个关键字;        3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树;        如:                B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中;否则,
mysql存在表建立索引方法,
还有一种情况就是,我们需要为以前的表 创建这个<em>索引</em>,有可能以前的数据中<em>存在</em>重复的记录 那怎么办呢? alter ignore table user add unique index(user_id,user_name);它会删除重复的记录(别怕,会保留一条),然后建立唯一<em>索引</em>,高效而且人性化.  ...
mysql判断索引存在时删除索引的方法
<em>mysql</em>的drop index语句不支持if exists条件,在sql中先删除<em>索引</em>,再创建<em>索引</em>,如果对于新建的数据库,库中没有该<em>索引</em>,就会报错,导致后面的sql不再执行。 因此需要使用存储过程来判断<em>索引</em>是否<em>存在</em>,如果<em>存在</em>则删除。 sql代码如下: DROP PROCEDURE IF EXISTS del_idx; create procedure del_idx(IN p_tabl...
讨论MySQL索引底层实现
MySQL支持多种<em>索引</em>类型,如BTree<em>索引</em>,哈希<em>索引</em>,全文<em>索引</em>等待。 本文主要讨论BTree<em>索引</em>,这也是我们平时用得最多的<em>索引</em>。 <em>索引</em>的本质 MySQL官方对于<em>索引</em>的定义为:<em>索引</em>是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。即可以理解为:<em>索引</em>是数据结构。 我们知道,数据库查询是数据库最主要的功能之一,我们都希望查询数据的速度尽可能的快,因此数据库系统的设计者会从查询算法
为什么mysql innodb索引是B+树数据结构
一、为什么<em>mysql</em> innodb<em>索引</em>是B+树数据结构?言简意赅,就是因为: 1.文件很大,不可能全部存储在内存中,故要存储到磁盘上 2.<em>索引</em>的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数(为什么使用B-/+Tree,还跟磁盘存取原理有关。) 3、B+树所有的Data域在叶子节点,一般来说都会进行一个优化,就是将所有的叶子节点用指针串起来,这样遍历叶子节点就能获得全部数据。
Mysql几种索引方式的区别及适用情况
Mysql目前主要有以下几种<em>索引</em>方式:FULLTEXT,HASH,BTREE,RTREE。 那么,这几种<em>索引</em>有什么功能和性能上的不同呢? FULLTEXT 即为全文<em>索引</em>,目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ,ALTER TABLE ,CREATE INDEX 使用,不过目前只有 CHAR、VARCHAR ,TEXT 列上可以创建全文<em>索引</em>。值得一提的是,在数据量较大
索引类型(normal,unique,full text)和索引方法(Hash,BTree)的区别
<em>mysql</em><em>索引</em>类型normal,unique,full text的区别是什么? normal:表示普通<em>索引</em> unique:表示唯一的,不允许重复的<em>索引</em>,如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作<em>索引</em>时,可设置为unique full textl: 表示 全文搜索的<em>索引</em>。 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。 ...
mysql判断表中字段或者索引是否存在,如果不存在则创建
判断字段是否<em>存在</em>: DROP PROCEDURE IF EXISTS schema_change; DELIMITER // CREATE PROCEDURE schema_change() BEGIN DECLARE CurrentDatabase VARCHAR(100); SELECT DATABASE() INTO CurrentDatabase; IF NOT EXISTS (
mysql hash分区要点
<em>mysql</em> 有很多种表分区的方式,这里写一些笔者对于<em>hash</em>分区的感悟。 如有错误,恳请读者斧正。 <em>mysql</em> <em>hash</em>分区不用像其他的分区指定,当某一列值得情况为某某某的情况去到某一分区。 比如list分区和range分区。 <em>hash</em>直接只用指定分几个区,然后根据算的结果将一行数据去到某一个分区即可。 但是具体是怎么算的,其实<em>hash</em>分区其实就是取模运算  , 比如   5%4
数据库:B+树索引和Hash索引得区别
导读 在MySQL里常用的<em>索引</em>数据结构有B+树<em>索引</em>和哈希<em>索引</em>两种,我们来看下这两种<em>索引</em>数据结构的区别及其不同的应用建议。 二者区别 备注:先说下, 在MySQL文档里,实际上是把B+树<em>索引</em>写成了BTREE ,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t( aid int unsigned not null auto_increment, userid int unsigned ...
MySQL存储过程----创建索引前,先判断索引是否已经存在,如果存在,则不添加,如果不存在,添加
USE xxx_db; /* 一、 * 安全创建<em>索引</em>的存储过程: * 首先判断<em>索引</em>是否<em>存在</em>,如果已经<em>存在</em>则不创建,如果不<em>存在</em>,则创建。 * 防止<em>索引</em>已经<em>存在</em>,创建出错和删除<em>索引</em>重复创建原来的<em>索引</em>带来的开销浪费 * * 参数说明: * p_dbname : 数据库名称 * p_tablename : 表名称 * p_idxname : <em>索引</em>名称 * p_index : <em>索引</em>名称
高效MYSQL性能优化--小结
  总结自&amp;lt;高效<em>mysql</em>性能优化&amp;gt;: 第一章:5分钟DBA 一.鉴定性能<em>问题</em>: 1) 查找慢SQL语句:  &amp;gt;show full processlist  可以得到当前<em>mysql</em>所有连接中正在运行的操作,此指令将会输出当前运行的所有sql列表以及其耗时信息:  id:42  User:***  Host:****  Command:QUERY  Tim...
mysql关于or前后条件的索引问题
        不是说,一条sql语句只能用一个<em>索引</em>么?但如下这样一条sql语句 SELECT * FROM `comment` WHERE `toconuid` = '10' or `tocomuid` = '10'         其中toconuid列和tocomuid列分别为单列<em>索引</em>,explain后显示两个<em>索引</em>都用了,extra为 Using union(toconuid,toc...
mysql使用explain进行查询性能分析
一、首先新建员工表和部门表,并加载数据,新建<em>mysql</em>.sql,如下:create table emp(empno int,ename varchar(20),job varchar(20),mgr int,hiredate varchar(20),sal double,comm double,deptno int);create table dept(deptno int,dname varch...
B-Tree 索引和 Hash 索引的对比
对于 B-tree 和 <em>hash</em> 数据结构的理解能够有助于预测不同存储引擎下使用不同<em>索引</em>的查询性能的差异,尤其是那些允许你选择 B-tree 或者 <em>hash</em> <em>索引</em>的内存存储引擎。B-Tree <em>索引</em>的特点B-tree <em>索引</em>可以用于使用 =, >, >=, SELECT * FROM tbl_name WHERE key_col LIKE 'Patrick%'; SELECT * FROM tbl_n
hash索引跟B树索引的区别
Hash <em>索引</em>结构的特殊性,其检索效率非常高,<em>索引</em>的检索可以一次定位,不像B-Tree <em>索引</em>需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash <em>索引</em>的查询效率要远高于 B-Tree <em>索引</em>。        可能很多人又有疑问了,既然 Hash <em>索引</em>的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash <em>索引</em>而还要使用 B-Tree <em>索引</em>呢?任何事物都是有两面性的,H
Innodb 自适应哈希索引的优缺点
名称 自适应哈希<em>索引</em> 适合使用场景 适合使用 = 和 IN 操作符的等值查询 不合适场景 不适合使用 like 和 % 的范围查询和高并发的joins 优点 提高了Innodb的内存使用率和一些情况下二级<em>索引</em>的查询效率 缺点 占用Innodb的内存缓存,使用了 lacth 锁保护内存中的<em>hash</em>结构 <em>mysql</em> 术语列表中对自适应哈希<em>索引</em>的解释 AHI 自适应哈...
mysql为字段添加唯一性索引(unique)踩过的坑
school表名要使用tab上面按键的符号 code:为加入<em>索引</em>的字段 alter table `school` add unique (`code`);
深入理解Mysql索引底层数据结构与算法
<em>索引</em> <em>索引</em>是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构(容易忽略的点:排好序)(形象点就是教科书的目录) <em>索引</em>存储在文件里(也就是说有IO操作) <em>索引</em>结构: 这里说说在几种数据结构中,<em>mysql</em>为什么选择<em>hash</em>,B+Tree 二叉树 红黑树 <em>hash</em> BTree 首先,如果数据没有<em>索引</em>,那么我们读取数据是这样的 这里有一篇很好的硬盘存取原理文章,看完更容易理解: http...
数据库索引为什么不用hash表而用b+树
1.<em>hash</em>表只能匹配是否相等,不能实现范围查找 select * from xx where id &amp;gt; 23; 这时就没办法<em>索引</em>了 2.当需要按照<em>索引</em>进行order by时,<em>hash</em>值没办法支持排序 select * from xx order by score desc;如果score为建立<em>索引</em>的字段,<em>hash</em>值没办法辅助排序。 3.组合<em>索引</em>可以...
哈希为什么查询速度 快
哈希算法存取之所以快,是因为其 直接通过关键字key得到要存取的记录内存存储位置 试想这样的场景,你很想学太极拳,听说学校有个叫张三丰的人打得特别好,于是你到学校学生处找人,学生处的工作人员可能会拿出学生名单,一个一个的查找,最终告诉你,学校没这个人,并说张三丰几百年前就已经在武当山作古了。可如果你找对了人,比如在操场上找那些爱运动的同学,人家会告诉你,"哦,你找张三丰呀,有有有,我带你
SQL判断数据库表、临时表、存储过程、视图、索引是否存在
SQL判断数据库表、临时表、存储过程、视图是否<em>存在</em> 我们在写SQL的时候,经常在创建表啊,存储过程啊,视图啊的时候提示它们已经<em>存在</em>,所以不允许再创建,此时就是报错,导致SQL无法继续运行。因此,在创建的时候判断它们是否<em>存在</em>是一个良好的编程习惯。OK,废话说完了。 ************爱的分隔符********** –注 –[DBNAME]用数据库名替换如 TESTDB –[TBNAM...
mysql 组合索引的顺序问题
很多时候,我们在<em>mysql</em>中创建了<em>索引</em>,但是某些查询还是很慢,根本就没有使用到<em>索引</em>! 一般来说,可能是某些字段没有创建<em>索引</em>,或者是组合<em>索引</em>中字段的顺序与查询语句中字段的顺序不符。 看下面的例子: 假设有一张订单表(orders),包含order_id和product_id二个字段。 一共有31条数据。符合下面语句的数据有5条。 执行下面的sql语句: select prod
多表连接的三种方式详解 HASH JOIN MERGE JOIN NESTED LOOP【3】
SQL server 内部实现了三种类型的内连接运算,大多数人从来没有听说过这些连接类型,因为它们不是逻辑连接也很少被用于代码中。那么它们什么时候会被用到呢?答案是要依情况而定。这就意味着要依赖于记录集和<em>索引</em>。查询优化器总是智能的选择最优的物理连接类型。我们知道SQL优化器创建一个计划开销是基于查询开销的,并依据此来选择最佳连接类型。         那查询优化器究竟是怎样从内部选择连接类型
MySql索引中,对NULL的处理
从网上学习的时候一直看到,<em>mysql</em>列建议列是非null的。说是如果是允许null的列,对<em>索引</em>会有影响(<em>索引</em>不会包括有NULL值)。 原文如下: 尽量避免NULL:应该指定列为NOT NULL,除非你想存储NULL。在MySQL中,含有空值的列很难进行查询优化。 因为它们使得<em>索引</em>、<em>索引</em>的统计信息以及比较运算更加复杂。你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值。 -----
为什么查询走索引会更慢--回表问题
环境 数据库:TiDB数据库(和<em>mysql</em>数据库类似的数据库) 表名:index_basedata 表数据:13 000 000条数据 表<em>索引</em>:包含一个普通<em>索引</em>,<em>索引</em>列 ”year“ 测试sql: SQL1 : select brand from index_basedata where year = 2018 group by day limit...
MySQL系列—索引相关的数据结构和算法(B+Tree)
MySQL目前提供了以下4种<em>索引</em>。 B-Tree <em>索引</em>:最常见的<em>索引</em>类型,大部分引擎都支持B树<em>索引</em>。 HASH <em>索引</em>:只有Memory引擎支持,使用场景简单。 R-Tree <em>索引</em>(空间<em>索引</em>):空间<em>索引</em>是MyISAM的一种特殊<em>索引</em>类型,主要用于地理空间数据类型。 Full-text (全文<em>索引</em>):全文<em>索引</em>也是MyISAM的一种特殊<em>索引</em>类型,主要用于全文<em>索引</em>,InnoDB从MYSQL5.6版本提供对全文
mysql索引使用不当速度比没加索引还慢
<em>mysql</em>的<em>索引</em>使用不当速度比没加<em>索引</em>还慢,我们举个例子来解释一下。 <em>mysql</em>的<em>索引</em>使用不当速度比没加<em>索引</em>还慢,我们举个例子来解释一下。 下面是我们插入到这个tuangou表的数据: id web city type 1 拉手网 北京 餐饮美食 2 拉手网 上海 休闲娱乐 3 百分团 ...
MySQL:查看、创建和删除索引的方法
本文实例讲述了MySQL查看、创建和删除<em>索引</em>的方法。分享给大家供大家参考。具体如下: 1.<em>索引</em>作用 在<em>索引</em>列上,除了上面提到的有序查找之外,数据库利用各种各样的快速定位技术,能够大大提高查询效率。特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用<em>索引</em>往往能使查询速度加快成千上万倍。 例如,有3个未<em>索引</em>的表t1、t2、t3,分别只包含列c1、c2、c3,每个表分别含有1000行数据组成,指为1~10
【MySQL】MySQL存储引擎以及索引
一、存储引擎MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件中,这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、<em>索引</em>技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。这些不同的技术以及配套的相关功能在 MySQL中被称作存储引擎(也称作表类型)。我的理解是,数据存储使用不同的数据结构,使得它们各自支持不同的技术和功能,因此划分成不同的存储引擎。而存储引擎是对应表的,所以也被称为表类型。用以下指令可以查看My
hash储存机制
<em>hash</em>存储机制 Hash存储机制 目录 1 HASH存储 1 1.1 HASH存储 1 1.2 集合和引用 1 2 HASHMAP 1 2.1 HASHMAP存储实现 1 2.2 HASHMAP代码实现 2 3 HASHSET 9 3.1 HASHSET代码实现 9 3.2 HASHMAP的PUT与HASHSET的ADD 11 1 Hash存储
静态hash索引
静态<em>hash</em><em>索引</em>,使用文件,模拟数据库的<em>hash</em><em>索引</em>,<em>hash</em><em>索引</em>
MySQL5.6几种建索引方式比较
<em>mysql</em>> select version(); +-----------+ | version() | +-----------+ | 5.6.17    | +-----------+ <em>mysql</em>> CREATE TABLE test AS SELECT * FROM information_schema.columns; <em>mysql</em>> INSERT INTO test  SEL
mysql数据库索引的创建语句
单列<em>索引</em> CREATE INDEX <em>索引</em>名 ON 表名(列名); 组合<em>索引</em>创建 create unique index <em>索引</em>名 on 表名(列名1,列名2……)
浅谈MSSQL2012中的列存储索引(columnstore indexes)
列存储<em>索引</em>技术为mssql2012版本中引进的新特性,其在数据仓库场景中有极大的优势,可以极大的改善查询性能,记录于此,供同行和自己参考学习。
PostgreSQL中hash索引可能损坏
http://postgresql.1045698.n5.nabble.com/BUG-5727-Indexes-broken-in-streaming-replication-td3237467.html 按pgsql的文档<em>hash</em>,r-tree<em>索引</em>没有预写日志
mySql优化-timestamp不走索引及or不走索引优化
swx_order表和swx_order_provider表和swx_order_servicer表联查,where条件是last_modify_time,三张表的数据量都在40万以上,如下sql查询时间非常慢,而且主表(swx_order)时而走<em>索引</em>,时而不走<em>索引</em>,当last_modify_time时间区间很小时走<em>索引</em>,时间区间大之后就不走<em>索引</em>了,原因是如果加了<em>索引</em>的行数比较多,<em>mysql</em>的优化...
mysql索引类型:FULLTEXT、NORMAL、SPATIAL、UNIQUE的详细介绍
<em>mysql</em><em>索引</em>类型:FULLTEXT、NORMAL、SPATIAL、UNIQUE的详细介绍Normal 普通<em>索引</em>Unique 唯一<em>索引</em>Full Text 全文<em>索引</em>SPATIAL 空间<em>索引</em>btree<em>索引</em>和<em>hash</em><em>索引</em>的区别在实际操作过程中,应该选取表中哪些字段作为<em>索引</em>? Normal 普通<em>索引</em> 表示普通<em>索引</em>,大多数情况下都可以使用 Unique 唯一<em>索引</em> 表示唯一的,不允许重复的<em>索引</em>,如果该字段信息...
HashTable与HashMap中的hash碰撞问题
HashTable与HashMap的瓶颈 因为热爱,所以拼搏。 –RuiDer HashTable与HashMap的瓶颈 我们知道,HashTable和HashMap的底层结构是数组与链表结合实现,Key的<em>hash</em>Code决定对象在数组中存储的位置,相同<em>hash</em>Code的key对象会放在同一个数组角标下。这是最理想的状况,但是<em>存在</em>另外一个<em>问题</em>,当所有的对象...
Mysql inndodb 存储引擎的简单总结(组成结构,锁,事务,备份,优化)
上面这张图总结了innodb <em>mysql</em>的逻辑和物理架构组成,锁与事务,备份策略以及调优点,以下就每个点进行总结说明。 在线程处理方面,Mysql是多线程的架构,由一个master线程,一个锁监控线程,一个错误监控线程,和多个IO线程组成。并且对一个连接会开启一个线程进行服务。 io线程又分为节省随机IO的insert buffer,用于事务控制的类似于oracle的redo log,
mysql 索引创建和使用的经验原则
<em>mysql</em>:<em>索引</em>创建和使用的经验原则 本人并不是一个专业的dba,对于<em>索引</em>这么宏大的话题只能做一个泛泛而谈.由于不同引擎<em>索引</em>机制的差别,<em>mysql</em>版本的变化都会对<em>索引</em>产生巨大的影响.因此本文只是本人个人在平时的学习数据库<em>索引</em>的过程了解到知识作为一个记录.记录一些本人认为关于<em>索引</em>简单但是重要的知识点. <em>索引</em>的基本常识 让我们用官网上面的第一段话开头:indexes are used...
强连通分量及缩点tarjan算法解析
强连通分量: 简言之 就是找环(每条边只走一次,两两可达) 孤立的一个点也是一个连通分量   使用tarjan算法 在嵌套的多个环中优先得到最大环( 最小环就是每个孤立点)   定义: int Time, DFN[N], Low[N]; DFN[i]表示 遍历到 i 点时是第几次dfs Low[u] 表示 以u点为父节点的 子树 能连接到 [栈中] 最上端的点   int
《.NET Web服务入门经典(C#编程篇)》中文电子书+随书源码下载
《.NET Web服务入门经典(C#编程篇)》 作者: Joseph Bustos Karli Watson 译者: 侯彧 出版社:清华大学出版社 中文pdf电子书+随书源码 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/gothic0908/3005679?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/gothic0908/3005679?utm_source=bbsseo[/url]
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