说起mysql的索引的数据结构，大家一定会想起B+树，但是在谈论索引数据结构之前，有个重要前提必须要清楚。就是：索引的数据结构取决于采用何种存储引擎。数据库的存储引擎有哪些？MyISAM:索引结构是B+索引但是采用的是稀疏索引 InnoDB：索引结构也是B+索引，但是采用的是密集索引，详细看MERGE： ARCHIVE： MEMORY：支持hash索引页支持B+索引什么是hash索引hash索引是
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2024-04-10 09:48:01
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MySQL-DB的优化技术InnoDB索引原理查找过程什么样的表才是符合3NF（范式）添加适当的索引2.1 sql语句本身的优化2.2优化问题1.主键索引2.全文索引3. 唯一索引3.复合索引2.3索引的代价2.4在哪些列上适合添加索引2.5使用索引的注意事项2.6 SQL语句的小技巧2.7如何选择mysql的存储引擎2.8 PHP定时完成数据库的备份3.分表技术1.水平分割2.垂直分割4.
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2024-03-18 12:01:57
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索引结构：hash表hash表作为一种以键值存储数据的结构，因为靠hash函数映射到数据存储的坐标，不可避免会发生冲突，一般采取在冲突的数组坐标处创建一个链表，将冲突的value无序的存放在链表中。hash表适合在等值查询的场景，例如redis。数组数组应该非常熟悉了，通过二分法的查询效率为o（logn）,范围查找也非常快，但是数组的插入效率非常低，适合不经常修改数据的场景b树B树全称：平衡多路查
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2024-03-23 16:34:05
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InnoDB中的索引1.1索引的常见模型哈希表：哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景有序数组：有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀，但是由于数组在更新数据的时候就必须得挪动后面所有的记录成本太高，所以有序数组索引只适用于静态存储引擎。搜索树：查询性能和更新性能良好。1.2 InnoDB 的索引模型在 InnoDB 中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引
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2024-09-05 13:37:48
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自适应Hash索引（Adatptive Hash Index，内部简称AHI）是InnoDB的三大特性之一，还有两个是 Buffer Pool简称BP、双写缓冲区（Doublewrite Buffer）。自适应Hash索引 = 自适应 + hash索引： 1、自适应即我们不需要自己处理，当InnoDB引擎根据查询统计发现某一查询满足hash索引的数据结构特点，就会给其建
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2024-03-05 18:04:24
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基本索引是帮助数据高效查询的有序数据结构，没有索引进行查询就会进行全表扫描myisam中的.MYI和innodb中的.idb都是存放索引的文件。索引提高查询效率的同时，也降低了更新表的数据，因为数据库中删改查会维护索引的结构。一般提到的索引就是B+树索引数据结构索引结构说明B+TREE索引常见索引，大部分引擎都支持Hash索引底层使用hash表实现，只有精确匹配索引列的查询才有效，不支持范围查询R
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2024-04-23 18:52:12
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InnoDB作为mysql数据库最常用的存储引擎，自然包含了其独有的很多特性。如相比于memory、MyISAM引擎，InnoDB支持行级锁、事务等都是比较重要的特性。本文将盘点下InnoDB处理事务和行级锁之外的高级特性 一、自适应哈希innodb建立索引时，只可以建立B+tree索引，是不可以建立hash索引的，而hash索引相对于B+tree索引，虽然无法实现排序、范围检索的效果，
innodb中有两种索引，B+树索引和哈希索引，其中hash索引是自适应性的，存储引擎会根据表的使用情况自动创建哈希索引，不能人为的干涉1. 聚集索引聚集索引，innodb存储引擎表是索引组织表，即表中的数据是按照主键顺序存放，而聚集索引是按照每张表的主键构造出一颗B+树，并且叶子节点存放的是整张表的行记录数据，因此，叶子节点是数据节点，并且因为B+树的特点，数据节点通过一个双向的链表
MySQL Hash索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引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 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了，既然 Hash
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2024-10-12 13:44:02
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BTree和hash的区别
Hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引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 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。可能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还
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2024-03-19 10:23:22
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有的说InnoDB支持哈希索引，有的说不支持，到底哪个是正确的呢？关于这个问题要说支持也对，不支持也对。对于InnoDB的哈希索引，分两种情况：（1）InnoDB用户无法手动创建哈希索引，这层来说InnoDB是不支持哈希索引的；（2）InnoDB会自调优(self-tuning)，如果判定建立自适应哈希索引(Adaptive Hash Index, AHI)，能够提升查询效率，Inno
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2023-12-02 19:13:28
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文章目录1. 常见的索引模型2. B+树索引2.1 B-Tree--有序数组+平衡多叉树2.2 B+Tree---有序数组+链表+平衡多叉树2.3 对比2.4 B+树的操作2.5 InnoDB为什么选择B+树3. 索引组织表3.1 聚簇索引3.2 二级索引（辅助索引）3.3 一颗B+树可以存储多少数据4. 哈希索引5. 全文检索 1. 常见的索引模型索引的目的是为了提高数据的查询检索效率，常见的
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2024-04-12 19:34:01
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# 如何在MySQL InnoDB中设置Hash索引
## 操作流程
```mermaid
erDiagram
USER ||--|> HASH_INDEX: has
```
下面是在MySQL InnoDB中设置Hash索引的操作流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建表 |
| 2 | 添加数据 |
| 3 | 创建Hash索引 |
#
原创
2024-04-17 05:02:38
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前言历时两个月，利用地铁上飞驰的时间，终于把《MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎》这本书看完了。这本书通篇讲了比较多InnoDB存储引擎底层实现的逻辑，包括跟其它数据库厂商实现的对比，令我这样的初学者看起来还是比较头大的，但不妨碍其成为一本优秀的科普书。虽然最近一直加班一直爽，但还是利用晚上的碎片时间把一些比较重要的知识整理了下分享出来，写完之后还是感觉美滋滋的^_^。索引类型InnoDB存
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2024-10-31 14:49:55
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一、写在前面 随着开发、测试任务进入尾声，大家都在整理一些项目发布前的一些准备工作，其中一个重要的工作就是为之前写的一些sql语句建立索引，这高并发、高访问量的环境下是非常有必要的，建立一个好的索引能够极大地提高sql语句的查询效率，那么问题来了，到底什么是索引，怎样才能建立一个好的索引呢？本文以mysql Innodb存储引
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2024-07-30 11:05:04
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一、索引分类索引对于数据库而言，就像是目录对于书籍，可以快速定位想要查找的信息，提高效率。而Innodb引擎更是使用索引来组织数据，Innodb引擎目前支持三种形式的索引，B+树索引、全文索引、哈希索引。B+树索引是常用并且效率很高的索引，是通过二叉树，平衡树等演化的结构，根据键值对来确认节点位置，需要注意的是B+树索引并不能找到具体记录的位置，它只能找到对应的叶子结点，将叶子放入内存中，通过Pa
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2024-02-29 21:19:59
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InnoDB支不支持哈希索引？对于InnoDB的哈希索引，确切的应该这么说： （1）InnoDB用户无法手动创建哈希索引，这一层上说，InnoDB确实不支持哈希索引； （2）InnoDB会自调优(self-tuning)，如果判定建立自适应哈希索引(Adaptive Hash Index, AHI)，能够提升查询效率，InnoDB自己会建立相关哈希索引，这一层上说，InnoDB又是支持哈希索引的；
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2024-04-07 14:56:02
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MYSQL索引概述B+树:使用平衡树,可抽象理解为“排好序的快速查找结构”：MyISAM，InnoDB引擎采用的B-tree索引,NDB引擎使用的是T-tree索引；MEMORY引擎采用的Hash索引Hash索引与B-tree索引比较：Hash索引仅仅能满足”=”,”IN”和”<=>”查询，无法对范围查询进行优化；Hash索引无法利用前缀索引，无法优化排序；Hash遇到大量Hash值相
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2024-05-30 12:03:37
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索引索引是应用程序设计和开发的一个重要方面。如果索引太多，应用的性能可能会受到影响；如果索引太少，对查询性能又会产生影响。1 innodb存储引擎介绍innodb存储引擎支持两种常见的索引：B+树索引和哈希索引。innodb支持哈希索引是自适应的，innodb会根据表的使用情况自动生成哈希索引。B+树索引就是传统意义上的索引，是关系型数据库中最常用最有效的索引。B+树是从最早的平衡二叉树演变而来，
InnoDB存储引擎支持以下几种常见的索引：B+树索引、全文索引、哈希索引。哈希索引，InnoDB支持自适应哈希索引，会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引。B+树索引，不能找到一个给定键值的具体行，只能找到被查找数据行所在的页，然后数据库把页读入内存，再在内存中进行查找，最后找到要查找的数据。B+树索引B+树索引分为聚集索引和辅助索引，聚集索引的叶子节点存放的是一整行数据，辅助索引叶子节点存放的
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2024-04-12 14:55:36
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