MySQL 开发组于 2019 年 10 月 14 日 正式发布了 MySQL 8.0.18 GA 版本，带来了一些新特性和增强功能。其中最引人注目的莫过于多表连接查询支持 hash join 方式了。我们先来看看官方的描述：MySQL 实现了用于内连接查询的 hash join 方式。例如，从 MySQL 8.0.18 开始以下查询可以使用 hash join 进行连接查询：SELECT * F
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2023-08-14 13:04:32
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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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# 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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innodb存储引擎中使用hash索引的原因：（innodb中无法使用hash索引，只由btree索引）-- 创建资源表
CREATE TABLE `my_resource` (
`id` int(32) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`resource_name` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLAT
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2023-10-15 17:45:05
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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。下
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2023-09-01 17:16:03
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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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# MySQL创建hash分区
## 介绍
在MySQL中，我们可以使用分区（partition）来提高查询性能和管理大型数据表。其中一种分区方式是使用哈希分区（hash partitioning），它将数据根据哈希算法分散到不同的分区中。
本文将教你如何使用MySQL来创建哈希分区，帮助你更好地理解并掌握这一技术。
## 哈希分区步骤
下面是创建哈希分区的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2023-07-21 02:32:33
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# MySQL 中的 Hash 分区创建指南
作为一名刚入行的小白，了解如何在 MySQL 中创建分区表是一项重要技能。在这篇文章中，我将逐步指导你如何使用 Hash 分区来分割你的数据，以便提高查询性能并管理大数据集。我们将首先概述整个流程，然后提供具体的代码示例和注释。
## 整体流程
以下是创建 MySQL Hash 分区的步骤：
| 步骤 | 描述
文章目录问题01：什么是Hash索引？问题02：Hash索引和B+树有什么区别? 你在设计索引是怎么抉择的？问题03：索引为什么要用B+树而不是二叉树？问题04：索引为什么要用B+树而不是B树？问题05：B树和B+树的区别？ 问题01：什么是Hash索引？答案： 哈希索引基于哈希表实现，只有精确匹配索引列的查询才有效，对于每一行数据，存储引擎都会对索引列计算一个哈希码，不同行计算出来的哈希码不一
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2024-02-19 10:54:36
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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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注意： 1、索引需要占用磁盘空间，因此在创建索引时要考虑到磁盘空间是否足够 2、创建索引时需要对表加锁，因此实际操作中需要在业务空闲期间进行SELECT * FROM table_name WHERE column_1 LIKE '_好_'
如果要表示在字符串中既有A又有B，那么查询语句为：
SELECT * FROM table_name WHERE column_1 LIKE '%A%'
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2023-10-10 08:20:46
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# 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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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
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
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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官方文档：If a table fits almost entirely in main memory, a hash index can speed up queries by enabling direct lookup of any element, turning the index value into a sort of pointer. has a mechanism that mo
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2023-08-24 20:09:22
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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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2023-06-02 08:18:34
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一：B-tree索引 相当于金字塔大树分支 例如1000条数据 也就10多行 那么查询也只需要10多次。独立索引只能用一个。二：hash索引 一对一主键 不利于范围查询 无法利用前缀查询所谓Hash索引，当我们要给某张表某列增加索引时，将这张表的这一列进行哈希算法计算，得到哈希值，排序在哈希数组上。所以Hash索引可以一次定位，其效率很高，而Btree索引需要经过多次的磁盘IO，但是innodb和
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2024-04-09 19:38:45
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要求:根据数据元素的关键字和哈希函数建立哈希表并初始化哈希表，用开放定址法处理冲突，按屏幕输出的功能表选择所需的功能实现用哈希表对数据元素的插入，显示，查找，删除。初始化哈希表时把elem[MAXSIZE]、elemflag[MAXSIZE]和count分别置0。创建哈希表时按哈希函数创建哈希表，输入数据元素的关键字时，以“0”结束输入且要求关键字为正整数，数据元素个数不允许超过表长MAXSIZE
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2023-07-30 16:37:07
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