1.引言通过上面两章的学习，我们知道，InnoDB 的主键索引和普通索引都是通过 B+Tree 存储的，叶子节点为数据。那你有没有过这种疑问，InnoDB 索引支持 Hash？2.解答对于 InnoDB 的哈希索引，确切的应该这么说：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；InnoDB 会自调优(self-tuning)，如果判定建立自适应哈希索引(A
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2024-09-14 14:10:22
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导读：在MySQL5.6之前版本，Innodb表的许多DDL操作是非常昂贵。许多ALTER TABLE操作的原理是通过创建新的空表，定义被要求的表选项和索引，然后逐行拷贝已存在记录到新表，在插入行时更新索引。在旧表所有行被拷贝完，旧表被删除和那新表被重命名为旧的表名。MySQL5.5,和MySQL5.1 有了InnoDB Plugin,优化了CREATE INDEX和DROP INDEX 避免表的
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2024-04-24 17:08:24
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最近事情比较多，本篇文章算是把遇到的问题杂糅到一起了。背景：笔者最近在写一个mongo查询小程序，由于建立索引时字段名用大写，而查询的时候用小写。代码如下:db.getCollection("xxx.aa").find({second_email:"/^mylove_foryou@qq.com/"})1200万的数据，第一次执行耗时:43.741秒，这在正式环境肯定是不允许的。通过查询执行计划，发
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2024-03-29 17:24:14
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目录MongoDB Limit与Skip方法MongoDB Limit() 方法语法实例MongoDB Skip() 方法语法实例MongoDB 排序MongoDB sort() 方法语法实例MongoDB 索引createIndex() 方法语法实例实例MongoDB 聚合aggregate() 方法语法实例MongoDB Limit与Skip方法MongoDB Limit() 方法如果你需要在
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2024-04-12 14:17:11
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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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索引是存储引擎用来快速查找记录的一种数据结构，按照实现的方式有不同的种类，想B-Tree索引，hash索引，空间数据索引和全文索引等。下面主要说一下B-Tree索引和Hash索引。人们在谈论索引的时候如果没有特别说明，一般指的是B-Tree索引。B-Tree索引是使用B-Tree数据结构来存储索引的。B-Tree通常意味着所有的值是按照顺序存储的。B-Tree树有如下几个特征：⑴树中每个结点至多有
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2024-03-22 14:05:24
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一、Hash原理（基础）1.1 概念哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。哈希的思路很简单，如果所有的键都是整数，那么就可以使用一个简单的无序数组来实现：将键作为索引，值即为其对应的值，这样就可以快速访问任意键的值。这是对于简单的键的情况，我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键。使用哈希查找有两个步骤:1. 使用
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2024-05-30 13:37:15
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mysql最常用的索引结构是btree(O(log(n)))，但是总有一些情况下我们为了更好的性能希望能使用别的类型的索引。hash就是其中一种选择，例如我们在通过用户名检索用户id的时候，他们总是一对一的关系，用到的操作符只是=而已，假如使用hash作为索引数据结构的话，时间复杂度可以降到O(1)。不幸的是，目前的mysql版本(5.6)中，hash只支持MEMORY和NDB两种引擎，而我们最
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2024-07-29 16:44:13
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# 使用 MySQL 创建 Hash 索引的入门指南
在数据库设计中，索引是提高查询效率的重要手段。在 MySQL 中，可以通过几种不同类型的索引来优化数据检索，其中“Hash 索引”是一种常用的索引类型，尤其在使用 MEMORY 引擎的表时。本文将为你详细讲解创建 Hash 索引的全过程，包括相关步骤和代码示例。
## 创建 Hash 索引的流程
为了帮助你更好地理解整个流程，下面是创建
原创
2024-09-24 07:17:50
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MySQL创建自定义哈希索引如果存储引擎不支持哈希索引，则可以模拟像Memory存储引擎一样创建哈希索引，这样可以享受哈希索引的便利，例如只需要很小的索引就可以为超长的键创建索引。思路很简单：在B-Tree基础上创建一个伪哈希索引。这和真正的哈希索引不是一回事。因为还是使用真正的哈希索引进行查找，但是它使用哈希值而不键本身进行索引查找。你需要做的就是在查询的where子句中手动指定使用哈希函数。
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2023-08-29 16:09:10
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引子HashMap的底层实现原理Java8与Java7的底层实现区别HashMap与Hashtable的区别HashMap与HashSet的区别HashMap扩容机制负载因子的选取 引子常见的有数据结构有三种结构：1、数组结构 2、链表结构 3、哈希表结构 各自的数据结构的特点：数组结构： 存储区间连续、内存占用严重、空间复杂度大 优点：随机读取和修改效率高，原因是数组是连续的（随机访问性强，查
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2024-07-12 13:48:34
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概述若设计的数据表中，包含较长的字段，比如URL（通常都会比较长），查询时需要根据该字段进行过滤：select * from table_xxx where url = 'xxxxxxx';为了提高查询性能，通常需要对字段做索引，在Innodb中，如果使用URL做索引，将会导致：索引存储占用空间大；索引查询比较性能差；为了解决上面的问题，有如下解决方案：对URL做hash，hash作为记录的一个
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2023-09-07 22:33:03
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B-tree索引特点：按定义索引时列的顺序排序myisam中：存储行物理位置,使用前缀压缩技术使得索引更小；innodb中：存储主键值，使用B+Tree索引；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索引的查询order bybtree限制:不是最左列开始查找则无法使用不能跳过索引列not in <>无法使用某个列使用了
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2023-09-01 17:27:05
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哈希索引(hash index)基于哈希表实现，只有精确匹配索引的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索引列计算一个哈希码，不同键值的行计算出来的哈希码也不一样，哈希码保存在哈希索引中，同时哈希表中保存指向每个数据的指针。1、Memory引擎支持哈希索引，也支持B-Tree索引，而且支持非唯一的哈希索引，如果多个列的哈希值相同，索引会以链表的方式存放多个记录指针到同一个哈希条目，
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2023-06-19 18:38:50
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HashMap中是如何计算索引的呢？ 其实大体上可以分类两步：计算hash值根据hash值计算元素的下标对应的源码： 1、计算hash值：// 最终返回的h就是hash值
(key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)2、根据hash值计算元素的下标// n表示数组的长度，i就是最终计算出来的元素应该存放的下标
p =
写在最前 这是读书笔记，Mysql，innodb系列一共3篇。 Mysql-innodb-B+索引（本篇） Mysql-innodb-锁（预计20200523） Mysql-innodb-事务预计20200530）概述下面是常见的建表语句： CREATE TABLE `aid_***_detail` (
//省略所有字段
PRI
# MySQL创建Hash索引的步骤
## 1. 简介
在开始讲解如何创建MySQL的Hash索引之前，先来了解一下Hash索引的概念。Hash索引是一种基于哈希算法的索引方式，它将索引列的值通过哈希函数计算得到一个唯一的哈希值，然后将该哈希值与索引列的值进行关联。通过Hash索引可以快速地定位到符合条件的记录，适用于等值查询。
## 2. 创建Hash索引的步骤
下面是创建MySQL的Ha
原创
2023-11-11 05:34:23
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0 背景HIVE中我们经常使用窗口函数中的排序函数ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY 'xxx' ORDER BY 'xxx' DESC/ASC)对数据集生成顺序编号或者进行数据去重的操作。然而在Clickhouse中没有提供该功能的函数，那么在clickhouse我们要想实现类似的功能我们应该如何实现呢？今天我们就来用实例说明下在clickhouse该如何实现ROW_N
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2024-09-11 11:01:06
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B-Tree 索引特征B-Tree索引可以被用在像=,>,>=,<,<=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。像下面的语句就可以使用索引：SELECT * FROM tbl_name WHERE key_col LIKE 'Patrick%';
SELECT * FROM tbl_name WHERE k
1、什么是哈希表？ 哈希表（也叫散列表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。简单地说，哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法
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2024-03-18 23:23:38
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