索引的实现原理索引的实现原理常见的数据结构对比散列表链表二叉查找树平衡二叉树B-树B+树B+Tree对比B-Tree具体的索引实现 索引的实现原理MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如B-Tree索引，B+Tree索引，哈希索引，全文索引等常见的数据结构对比散列表散列表（也称哈希表）是根据关键码值(Key value)而直接进行
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2023-08-17 22:08:57
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在PostgreSQL中，表和表之间进行关联关系的情况下，在等值链接中，两个表如果一个是大表一个是小表，PostgreSQL 更倾向与使用 hash join 的方式来解决问题。主要的原因在于通过hash join 会利用内存来进行等值链接的对比针对这种链接的方式，效率更高，SELECT customer.first_name, customer.last_name, SUM(rent
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2024-03-19 10:56:57
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以下内容来自《高性能Mysql》1.哈希索引本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2.哈希索引只包含哈希值和行指针，而不会存储字段值，所以不能够通过使用索引中的值来避免读取行，不过访问内存中的行速度 很快，这一点对性能的影响不大。3.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4.哈希索引页不支持部分索引列匹配查找，
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2023-12-01 10:52:07
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什么是索引？索引又是用来干什么的？一句话概括就是：索引就是为了调高数据的查询效率就像书的目录一样，如果你想找到某个知识点，通常我们都是翻看书的目录。同样，索引其实就是数据库表的“目录”。索引的常见模型实现索引的数据结构有很多，最常见的也是比较简单的数据结构有哈希表，有序数组和搜索树。哈希表哈希表是一种以键-值(key-value)形式存储数据的结构，我们只需要输入查找的键key，就可以得到对应的值
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2023-11-24 14:18:19
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这里写自定义目录标题索引分类InnoDB中聚集索引与非聚集索引的区别聚集索引非聚集索引 索引分类mysql索引主要分为两类，分别为hash索引和b+tree索引；其中hash索引是MEMORY存储引擎默认索引，InnoDB存储引擎和MyISAM存储引擎使用的都是b+tree索引，不过InnoDB存储引擎会监控对表上索引的查找，如果观察到建立哈希索引可以带来速度的提升，则建立哈希索引，所以称之为自
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2023-08-17 15:54:31
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哈希连接（HASH JOIN）是一种两个表在做表连接时主要依靠哈希运算来得到连接结果集的表连接方法。对于排序合并连接，如果两个表在施加了目标SQL中指定的谓词条件后得到的结果集很大而且需要排序，则排序合并连接的执行效率一定不高；而对于嵌套循环连接，如果驱动表所对应的驱动结果集的记录数很大，即便在被驱动表的连接列上存在索引，此时使用嵌套循环连接的执行效率也会同样不高。为了解决这个问题，于是ORACL
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2023-11-02 14:05:04
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哈希表又称为散列表，它是由数组和链表或者数组和二叉树构成，今天先来谈谈由数组和链表构成的哈希表哈希表结构下图是哈希表的结构：整个哈希表就是一个数组存放许多条链表（链表数组）哈希函数哈希表还有一个形影不离的伙伴叫哈希函数（散列函数）F，它是用来作关键字映射的。 每一个node都含有一个唯一标识关键字id，将id映射到哈希表的哪个HashList的工作就由哈希函数来完成，即F(id)->inde
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2023-10-15 13:41:54
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mysql作为站点后端的重要数据落地组成部分，可谓是运用相当之广泛。在web应用中，往往庞大的数据会最终落地到mysql中，当一张mysql单表记录了上10亿的记录时，性能往往不会很理想，于是我们往往会将一张单表拆分成多张相同的分表。今天我们主要来讲如何合理的进行分表。
1、对一个字段进行分表：
这种分表方式，是我在工作中直接应用到的一种方式：
举一个简单的例子：
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2024-06-05 11:40:38
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哈希连接数据库一般使用hash join来连接更大的数据集。优化器会使用两个数据集中比较小的那个，在连接列上创建一个摆放在内存里的hash表，然后使用唯一性的hash函数来指定每一行在hash表里的存放位置。然后数据库会扫描大的那个数据集，探测hash表，找到匹配的行。优化器什么时候会考虑使用hash join?一般来说，在需要等式连接数据量更大的两个数据集的时候，Oracle会考虑使用hash
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2023-07-20 21:09:46
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# 如何实现 MySQL 哈希
## 一、流程概述
首先让我们来看一下整个实现 MySQL 哈希的流程：
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>经验丰富的开发者: 请求学习 MySQL 哈希
经验丰富的开发者-->>小白: 解释实现流程
小白->>经验丰富的开发者: 开始实现
```
## 二、实现步骤
接下来让我们来一步步实现 MySQ
原创
2024-05-31 07:22:00
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我在 MySQL优化必备之执行计划explain，索引基本知识，索引数据结构推演 里，提到了索引的一些基本概念，提到MySQL优化，很多人第一时间会想到建索引。通过索引优化，具体该怎么做，有哪些细节？哈希索引在MySQL中，只有memory的存储引擎显式支持哈希索引。哈希索引是基于哈希表的实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效。哈希索引自身只需存储对应的hash值，所以索引的结构十分紧凑，这让哈
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2023-11-28 10:30:55
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# MySQL 中的哈希索引与哈希冲突
在数据库管理系统中，索引是一种加速数据检索的重要工具。MySQL 中提供了多种索引类型，其中哈希索引因其高效的查找性能受到了不少开发者的欢迎。本文将阐述哈希索引的工作原理以及面对哈希冲突时的解决方法，并提供一些代码示例以帮助理解。
## 什么是哈希索引？
哈希索引使用哈希表的结构来存储数据。具体来说，数据的键值会通过哈希函数转换为一个固定长度的哈希值，
原创
2024-09-29 03:31:39
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1 Hash算法 1 定义 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，通过这个地址进行具体数据的数据结构。 2
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2023-08-15 14:35:49
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下面为您介绍的Mysql分表处理是基于Hash算法的，在了解该Mysql分表处理方法之前，让我们先来了解一下Hash算法。我们知道Hash表就是通过某个特殊的Hash算法计算出的一个值，这个值必须是惟一的，并且能够使用这个计算出来的值查找到需要的值，这个叫做哈希表。我们在分表里的hash算法跟这个思想类似：通过一个原始目标的ID或者名称通过一定的hash算法计算出数据存储表的表名，然后访问相应的表
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2023-09-26 09:42:12
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在上一篇《索引基础知识回顾》中提到索引按照存储结构划分有B-Tree索引、Hash索引、B+Tree索引类型，接下来就学习一下这几种索引结构以及在实际存储引擎中的使用情况一、Hash索引「Hash底层是由Hash表来实现的，存储引擎都会【对所有的索引列计算一个哈希码】（hash code），哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针，根据键值 <key,val
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2023-07-01 10:15:11
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索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。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。索引通过分开查询片，节省了扫描查找时间，大大提升查询效率。大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构。索引主要在存储引擎层上，不同的引擎也
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2023-09-18 08:12:17
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简介散列表（也称哈希表），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它可以快速的进行插入、查找、删除操作，无论数据量有多大，它都能把插入、查找和删除操作的时间复杂度降为O(1)级别
基于数组+链表进行实现，当哈希表中存储的数据过多时，需要扩展哈希表数组的长
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2023-07-27 20:08:49
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MySQL 分区水平分区垂直分区分区实验结论分区例子Range类型List类型Key类型子分区分区和分表的区别实现方式上数据处理上提高性能上 MySQL 分区自5.1开始对分区(Partition)有支持水平分区根据列属性按行划分Range（范围）: 允许DBA将数据划分成不同范围，例如按照时间范围进行划分Hash（哈希）：允许通过对表的一个或多个列的Hash Key进行计算，最后通过这个Has
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2023-10-19 12:36:23
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MySQL 的默认索引结构是 B+ 树，也可以指定索引结构为 HASH 或者 R 树等其他结构来适应不同的检索需求。这里我们来介绍 MySQL 哈希索引。MySQL 哈希索引又基于哈希表(散列表)来实现，所以了解什么是哈希表对 MySQL 哈希索引的理解至关重要。接下来，我们来一步一部介绍哈希表。1. 数组数组是最常用的数据结构，是一种线性表的顺序存储方式，由下标(也叫索引)和对应的值构
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2023-10-25 15:29:56
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mysql中的索引 索引的发展及原理1、哈希索引：哈希是典型的KV，只要给出K，就能快速找到V 缺
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2024-03-14 06:55:21
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