哈希算法是一种常见算法，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库结构。设想一个问题，当前服务器的内存为128GB 时，用户怎么从内存中得到某一个被缓存的页呢？ 虽然内存中查询速度很快，但是也不可能每次都要遍历所有内存来进行查找，这时对于字典操作只需O(1) 的哈希算法就有了很好的用武之地。————《MySQL技术内幕INNODB存储引擎》 哈希算法哈希表lnnoD
文章目录1 问题背景2 回顾3 自适应Hash索引 1 问题背景前面研究了InnoDB内存架构之更改缓冲区，今天了解下InnoDB内存架构之自适应Hash索引。参考自：MySQL官方文档之InnoDB的自适应Hash索引2 回顾InnoDB的架构如下图所示：3 自适应Hash索引原文 The adaptive hash index enables InnoDB to perform more l
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2024-03-15 10:32:32
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哈希（hash）是一种非常快的查找方法，一般情况下查找的时间复杂度为O（1）。常用于连接（join）操作，如SQL Server和Oracle中的哈希连接（hash join）。但是SQL Server和Oracle等常见的数据库并不支持哈希索引（hash index）。MySQL的Heap存储引擎默认的索引类型为哈希，而InnoDB存储引擎提出了另一种实现方法，自适应哈希索引（adaptive
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2024-04-23 16:52:07
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# 实现 MySQL 自适应哈希索引
在 MySQL 中，自适应哈希索引（Adaptive Hash Index, AHI）是一种优化机制，可以提高对某些类型查询的响应速度。它依赖于内存中哈希表的动态创建。本文将带你理解如何实现 MySQL 自适应哈希索引的过程，以下是一系列步骤概述。
## 流程步骤表
| 步骤 | 描述
功能特性在MySQL中，对哈希索引的访问仅需要一次HASH计算即可定位到目标位置，而对B树索引的访问需要依次访问根节点>中间节点>叶子节点。 为优化B树索引需要访问多个"非叶子节点页"才能定位到"叶子节点页"的问题，InnoDB存储引擎通过哈希索引来帮助查询快速找到"目标叶子节点页"以提高查询性能。 InnoDB存储引擎通过监控表上索引页的查找模式，自动根据查找模式
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2023-06-24 16:50:59
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mysql中innodb-内存结构-自适应哈希索引与日志缓存区1、自适应哈希索引简介2、日志缓存区1、innodb_flush_log_at_trx_commit2、innodb_flush_log_at_timeout3、命令描述文档 首先这里要简要说明，该文章翻译自 mysql手册，并经过我的整合，所以文字内容较多，但是实际含金量比较高， 建议大家仔细阅读， 必有收获。 1、自适应哈希索引
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2023-12-09 18:00:14
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Mysql中的存储引擎：InnoDB有三个关键特性：自适应hash索引、两次写以及插入缓冲。自适应hash索引（自优化 读写速度提升）由来由于innodb不支持hash索引，但是在某些情况下hash索引的效率很高，于是出现了adaptive hash index功能，该功能默认开启，建议关掉，意义不大。可以通过 set global innodb_adaptive_hash_index=off/o
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2023-09-21 09:25:28
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一、自适应哈希索引（Adaptive Hash Index，AHI）1. 定义哈希（hash）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，故需要3～4次的查询。InnoDB存储引擎会监控对表上各索引页的查询。如果观察到建立哈希索引可以带来速度提升，则建立哈希索
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2023-11-10 15:21:24
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1.前言 哈希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，故需要3~4次查询。2.Adaptive Hash index(AHI) innodb存储引擎会监控对表上个索引页的查询。如果观察到建立哈希索引可以带来速度提升，则建立哈希索引，称为为自适应哈希索引
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2023-11-20 13:11:34
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InnoDB的三大特性是：BufferPool、自适应Hash索引、双写缓冲区。自适应Hash索引，InnoDB存储引擎内部自己去监控索引表，如果监控到某个索引经常用，那么就认为是热数据，然后内部自己创建一个hash索引，称之为自适应哈希索引( Adaptive Hash Index,AHI)，创建以后，如果下次又查询到这个索引，那么直接通过hash算法推导出记录的地址，直接一次就能查到数据。In
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2024-03-19 12:29:17
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1. 什么是索引?索引是一种数据结构,可以帮助我们快速的进行数据的查找.2. 索引是个什么样的数据结构呢?索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关, 在MySQL中使用较多的索引有Hash索引,B+树索引等,而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为:B+树索引.3. Hash索引和B+树所有有什么区别或者说优劣呢?首先要知道Hash索引和B+树索引的底层实现原理:hash索引底层就是ha
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2024-04-10 22:48:12
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优化索引的方法：由于hash索引（不支持范围查找）需要的io相对较少，运用得当的话会比b—tree索引快得多的优势，所以其中一种方法就是就是建立自己的hash索引（因为一般innodb，myisam都不支持hash索引，memory将它设为默认索引）。步骤如下create table userhash(
id int unsigned not null auto_increm
name var
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2024-02-09 08:21:27
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一、索引的资源消耗分析1、索引三大特点 1、小：只在一个到多个列建立索引 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32、索引的资源消耗点 1、树的高度，顺序访问索引的数据页，索引就是在列上建立的，数据量非常小，在内存中； 2、数据之间跳着访问 1、索引往表上跳，可能需要访问表的数据页很多； 2、通过索引访问表，主键列和索引的有序度出现严重的不一致
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2023-12-15 08:03:19
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Hash索引Hash是一种查找数据非常快的数据结构，在正常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，正常情况是指不存在哈希冲突的情况；而B+树的查找次数，取决于B+树的高度，B+树的高度一般为34层，所以一般最少需要34次的查询。 InnoDB的Hash索引InnoDB存储引擎会监控对表上各索引页的查询，如果监控到某个索引页被频繁查询，并诊断后发现如果为这一页的数据
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2023-10-03 13:35:14
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自适应hash索引一、索引的资源消耗分析二、自适应hash索引原理三、监控与关闭 一、索引的资源消耗分析1、索引三大特点小：只在一个到多个列建立索引有序：可以快速定位终点有棵树：可以定位起点，树高一般小于等于32、索引的资源消耗点树的高度，顺序访问索引的数据页，索引就是在列上建立的，数据量非常小，在内存中；数据之间跳着访问
索引往表上跳，可能需要访问表的数据页很多；通过索引访问表，主键列和
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2024-01-08 13:29:22
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自适应哈希索引数据结构对B+树的数据查找，需要遍历从根节点到叶子节点之间的每一层的节点，因此B+树的树高过高时，会影响B+树的查找效率。Innodb存储引擎根据查询模式，对活跃的数据页中的记录进行哈希索引，以实现快速查找，解决B+树树高问题。为标识查询模式和热点页，需要在索引和数据页上有相应的数据结构来存放访问信息。每个索引对象有一个btr_search_t对象来保持索引的访问模式和相关信息。每个
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2024-07-29 15:21:34
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自适应哈希索引 自适应哈希索引能够InnoDB在具有适当的工作负载组合和足够的缓冲池内存的系统上执行更像内存数据库，而不会牺牲事务功能或可靠性。自适应哈希索引由innodb_adaptive_hash_index 变量启用 ，或在服务器启动时由 关闭 --skip-innodb-adaptive-hash-index。根据观察到的搜索模式，使用索引键的前缀构建哈希索引
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2024-03-20 19:52:59
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InnoDB存储引擎的关键特性包括插入缓冲、两次写（double write）、自适应哈希索引（adaptive hash index）。这些特性为InnoDB存储引擎带来了更好的性能和更高的可靠性。插入缓冲插入缓冲是InnoDB存储引擎关键特性中最令人激动的。不过，这个名字可能会让人认为插入缓冲是缓冲池中的一个部分。其实不然，InnoDB缓冲池中有Insert Buffer信息固然不错，但是In
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2024-07-04 12:30:37
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自适应哈希索引采用之前讨论的哈希表的方式实现，不同的是，这仅是数据库自身创建并使用的，DBA本身并不能对其进行干预。自适应哈希索引近哈希函数映射到一个哈希表中，因此对于字典类型的查找非常快速，如SELECT * FROM TABLE WHERE index_col='xxx'但是对于范围查找就无能为
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2019-04-17 16:11:00
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# Mysql 自适应 Hash 实现流程
## 1. 理解自适应 Hash
自适应 Hash 是一种分布式数据库中常用的数据分片算法，可以将数据均匀地分散到多个数据库节点上，提高数据库的水平扩展能力和负载均衡能力。下面是实现自适应 Hash 的步骤：
| 步骤 | 说明 |
| --- | --- |
| 1 | 计算数据的哈希值 |
| 2 | 根据哈希值选择数据库节点 |
| 3 |
原创
2023-07-14 06:45:13
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