哈希索引(HashIndex)建立在哈希表的基础上，它只对使用了索引中的每一列的精确查找有用。对于每一行，存储引擎计算出了被索引的哈希码(HashCode)，它是一个较小的值，并且有可能和其他行的哈希码不同。它把哈希码保存在索引中，并且保存了一个指向哈希表中的每一行的指针。在mysql中，只有memory存储引擎支持显式的哈希索引。如果多个值有相同的哈希码，索引就会把行指针以链表的方式保存在哈希表
为什么不使用Hash表 使用Hash表存在的问题：Hash表必须要有hash算法，这个算法还要足够优秀来保证你的数据能够很好的散列，如果存在大量的hash冲突或者hash碰撞，会导致一部分查询效率非常低 即使算法足够优秀，如果进行范围查询，需要逐一对比每一个元素值，效率很低，并且在生产环境中大部分的查询是范围查询，如果还需要排序那就更低了 hash比较浪费内存空间，而内存是非常宝贵的资源为什么不使
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2023-08-10 11:47:20
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mysql 的索引和引擎mysql的数据都是存放在磁盘上的，都说索引会使查询变快，那么肯定是索引用了特殊的数据结构。常见的数据结构有：hash hash就是咱们在hashMap中的那个hash，用hash确实快，而且时间复杂度是O（1），但是hash不适合范围查询，所以索引的主要数据结构应该不是hash。二叉树 普通二叉树作为最初的树形结构，确实在某些情况下就很快了，但是由于对于自增id这种索引，
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2023-10-24 06:23:18
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Hash查找引入：一些认识：Hash函数解决冲突 引入：我们知道，数组的最大特点就是：寻址容易，插入和删除困难；而链表正好相反，寻址困难，而插入和删除操作容易。那么如果能够结合两者的优点，做出一种寻址、插入和删除操作同样快速容易的数据结构。这就是哈希表创建的基本思想，哈希表就是这样一个集查找、插入和删除操作于一身的数据结构。 哈希表（Hash Table）：也叫散列表，是根据关键码值（Key-V
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2024-06-04 06:11:25
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由于Hash索引数据结构的特殊性，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，最后才能访问到叶子节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B+Tree 索引。虽然 Hash 索引效率高，但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端。Hash 索引仅仅能满足”=”,”IN”和”<=>”查询，不能使用范围查询。
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2023-09-20 18:04:58
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MYSQL调优（四）之索引优化1、MYSQL的索引2、索引的基本知识3、哈希索引4、组合索引5、聚簇索引与非聚簇索引6、页分裂与页合并7、覆盖索引8、Join算法9、索引监控 1、MYSQL的索引mysql的innoDB存储引擎使用的是B+树的结构。为什么不用hash、二叉树或者B树呢？hash： hash的缺点：利用hash存储的话需要将所有的数据文件添加到内存，比较浪费内存空间。如果所有的都
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2024-04-21 15:14:10
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MySql的索引数据结构适当的索引会大大提高查询速度，但同时会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引。MySQL主要有两种索引结构：Hash索引和B+树索引。 Hash索引是将索引字段转化为hashcode，仅支持Memory引擎。 B+ 树是一种多路平衡查询树，是多叉树。对比普通二叉树，可以减少磁盘IO，提高
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2024-01-21 05:35:52
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1、Hash索引的效率比树索引效率高,为什么不使用Hash索引？1）Hash索引仅仅能够满足“=”，“IN”和“<=>”查询，不能使用范围查询。 由于Hash索引比较的是进行Hash运算之后的Hash值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的Hash算法处理之后的Hash值得大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。 2）Hash索引无法被用来避免数据的排
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2024-04-08 08:31:49
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使用自定义的类作为HashMap的键，必须重载hashCode()和equals()方法，因为这两个方法都是继承自Object类，默认是基于对象地址计算hashCode()和equals()方法。hashCode()并不需要总是返回唯一的标识码。HashMap或者HashSet快的原因：其他查询慢的原因是对于键或者值查询上，因为键或者只没有按特定顺序保存，所以只能采用简单的线性查询，而线性查询是最
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2024-03-27 05:40:14
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在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种，我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议。 B+树是一个平衡的多叉树，从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1，而且同层级的节点间有指针相互链接。在B+树上的常规检索，从根节点到叶子节点的搜索效率基本相当，不会出现大幅波动，而且基于索引的顺序扫描时，也可以利用双向指针快速左右移动，效率非常高。 简单地说，哈
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2024-07-20 20:32:26
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磁盘I/O操作次数对所有的使用效率影响非常重要一、Hash结构1.1 Hash索引缺陷面试题：Hash结构的效率高，为什么索引结构要设计成树型？原因1：Hash索引仅能满足=、！=，IN的查询；如果进行范围查询，时间复杂度会退化为O（n）;而树型的“有序”特征，依然能够保持O（log2N）的高效率；原因2：Hash索引还有一个缺陷，数据存储是没有顺序的，在ORDER BY的情况下，使用Hash索引
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2023-10-10 16:23:18
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BTree有很多种分类，也可以说是基于BTree实现了其他类似BTree的结构，MySQL的默认索引方式为B+Tree，这里就从B+Tree的查找效率和计算机组成原理来讨论为什么BTree作为数据库索引效率很高，红黑树等数据结构也可以用来实现索引，为什么不选择这个结构？一般来说，索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话，索引查找过程中就要产生磁盘
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2024-04-19 11:47:37
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在我们的印象中，mysql 数据表里无非就是存储一行行的数据。跟个 excel 似的。直接遍历这一行行数据，性能就是 O(n)，比较慢。
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2022-11-03 10:05:12
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今天无意中有人问到一个问题，“为什么哈希查询比较快？” 我没多想就回答道，”是因为采用键值对的方式，快速索引到值得内存地址“。 接着又问，”键值对的方式的原理是什么？“ &nbs
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2023-10-13 09:52:19
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前言面试官：MySQL索引的存储结构是什么？ 面试者：是B+树。 面试官：为什么不是B树、二叉树、哈希表？ 面试者：%……&（&……（懵逼中）面试官：MySQL有哪几种索引？ 面试者：主键索引、唯一索引、联合索引、普通索引。 面试官：什么是聚簇索引、非聚簇索引、覆盖索引、索引下推、最左原则？ 面试者：%……&（&……（懵逼中）接下来我们就通过了解B+树去全面解决这几
问题：为什么索引结构默认使用B+Tree，而不是B-Tree，Hash，二叉树，红黑树？哈希表哈希表可以进行数据的快速检索。哈希表会使用哈希算法。哈希算法：也叫散列算法，就是把任意值(key)通过哈希函数变换为固定长度的 key 地址，通过这个地址进行数据查询的数据结构。算法时间复杂度分析来看，哈希算法时间复杂度为 O（1），检索速度非常快。比如查找 id=7 的数据，哈希索引只需要计算一次就可以
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2024-04-16 21:58:45
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优点：因为索引自身只需存储对应的哈希值，所以索引的结构十分紧凑，这也让哈希索引查找的速度非常快缺点：1、不能避免读取行哈希索引只包含哈希值和行指针，而不存储字段值，所以不能使用索引中的值来避免读取行。不过，访问内存中的行的速度很快，所以大部分情况下这一点对性能的影响并不明显。2、无法用于排序哈希索引数据并不是按照索引值顺序存储的，所以也就无法用于排序。3、无法使用部分索引列匹配查找哈希索引也不支持
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2024-06-03 12:00:07
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MySQL中btree索引和hash索引的区别MySQL中主要有两种索引，BTree索引和hash索引。默认情况下innodb和myisam都是使用的Btree索引，memory表使用的是hash索引。hash索引的查询复杂度为o(1)。也就是说hash索引查询速度比Btree快。但是hash索引由于是随机散列函数，数据会被放在不连续的地方，所以无法利用hash索引快速的查询某个区间的值。hash
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2023-11-20 08:51:48
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MySQL选择使用B+树做索引不是因为B+数好看，也不是因为B+数好吃，因为货比三家后发现B+数更合适而已。为什么合适，怎样才算合适，得看索引使用场景以及跟其他数据结构进行对比。首先，索引的出现是为了让查询更高效，一个适用于大多数情形并能显著提升查询效率的数据结构才是最合适做索引的。第一个上场的是hash。想想Java中的HashMap数据结构就知道，它的优点是通过key可以快速找到对应的数据，J
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2023-12-01 10:21:54
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测试题0. Python的字典是否支持一键（Key）多值（Value）？答：不支持，对相同的键再次赋值会将上一次的值直接覆盖。>>> dict1 = {1:'one', 1:'yi'}
>>> dict1[1]
'yi'1. 在字典中，如果试图为一个不存在的键（Key）赋值会怎样？答：会自动创建对应的键（Key）并添加相应的值（Value）进去。（具体原理可以参
