## 实现MySQL哈希索引的步骤
### 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建表格 |
| 2 | 添加哈希索引 |
| 3 | 插入数据 |
| 4 | 查询数据 |
### 每一步的操作
#### 步骤1：创建表格
在MySQL中创建一个名为`users`的表格，包含`id`和`name`两个字段。
```sql
CREATE TAB
原创
2024-04-16 04:38:04
36阅读
MySQL AHI(adaptive hash index)：没有牺牲任何的事物特点和可靠性; 根据搜索的匹配模式，MySQL会利用 B-Tree index key 前半部分（利用btree index 所能找到的部分）长度任意建立hash index。hash index根据需求只对访问频率较高的page中的index建立hashindex
原创
2013-05-27 21:28:14
1056阅读
点赞
4评论
ahi可以让mysql在适当的负载和足够buffer pool的情况下让mysql看起来像是内存数据库，而不需牺牲事务功能和可靠性，可以通过innodb_adaptive_hash_index选项启动关闭这个功能。 基于搜索的观察
翻译
2021-09-08 09:33:41
615阅读
# MySQL自适应哈希索引
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，它提供了多种索引类型来加快查询速度。其中之一就是自适应哈希索引(Adaptive Hash Index, AHI)。本文将介绍自适应哈希索引的原理、用法和代码示例。
## 什么是自适应哈希索引？
自适应哈希索引是MySQL引擎中的一种索引类型，它旨在提供高效的内存索引结构。与传统的B树索引相比，自适应哈希索引更适合处理
原创
2023-08-11 19:26:30
58阅读
前言THE FIRST比较数据库优劣、异同的文章有很多了，使用压测工具，进行不同压力下的测试，就能大致上比较出来哪种数据库是“最快”的数据库。但从有经验的数据架构、DBA等专业人士角度，仅仅“最快”是不够的，数据库是十分复杂的体系，要考虑方方面面的问题。本文从“竞争”的角度，使用调试技术，在MySQL和Oracle的代码世界中畅游，像使用显微镜一样，以“最近”的距离，分析两种数据库由于代码设计的不
14.4.3 Adaptive Hash Index 自适应hash index自适应hash index(AHI) 让InnoDB 执行更像内存数据库在系统使用合适的负载组合和足够的内存用于Buffer po...
转载
2016-10-18 17:48:00
115阅读
2评论
14.4.3 Adaptive Hash Index 自适应hash index自适应hash index(AHI) 让InnoDB 执行更像内存数据库在系统使用合适的负载组合和足够的内存用于Buffer pool,基于观察到的搜索模式, MySQL 创建一个hash index 使用一个in...
转载
2016-10-18 17:48:00
103阅读
2评论
关闭InnoDB自适应哈希索引（innodb_adaptive_hash_index）需要以下步骤：
1. 确认当前MySQL配置文件中是否启用了InnoDB引擎。可以通过以下步骤确认：
- 打开MySQL配置文件my.cnf（或my.ini）。
- 搜索"InnoDB"关键词。
- 确认是否存在"InnoDB"的相关配置项。若不存在，则表示未启用InnoDB引擎，无需进行后续
原创
2024-02-04 04:59:10
214阅读
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
转载
2019-04-17 16:11:00
377阅读
2评论
http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index-btree-hash.html Hash Index Characteristics Hash indexes have somewhat different characteristics from thos
转载
2016-12-29 19:16:00
60阅读
众所周知，InnoDB使用的索引结构是B+树，但其实它还支持另一种索引：自适应哈希索引。哈希表是数组+链表的形式。通过哈希函数计算每个节点数据中键所对应的哈希桶位置，如果出现哈希冲突，就使用拉链法来解决。更多内容可以参考 从以上可以知道，哈希表查找最优情况下是查找一次.而InnoDB使用的是B+树，最优情况下的查找次数根据层数决定。因此为了提高查询效率，InnoDB便允许使用自适应哈希
原创
2021-04-10 15:22:08
832阅读
除了btree外，lightdb是支持hash index的，但是总体来说支持的特性范围均不如btree索引，比如parallel没有btree索引智能，不
原创
2024-06-09 09:45:35
36阅读
# MySQL Index 转 Unique Index实现流程
## 1. 背景介绍
MySQL是一个常用的关系型数据库管理系统，通过使用索引可以加快数据的查询速度。在MySQL中，索引分为普通索引和唯一索引。普通索引允许有重复的索引值，而唯一索引则要求索引值是唯一的。
在某些场景下，我们可能需要将已存在的普通索引转换为唯一索引，以保证数据的一致性和完整性。本文将介绍如何实现MySQL中将普
原创
2024-01-30 03:52:47
113阅读
文章目录MySQL——各种索引结构的对比1、Hash结构2、AVL 平衡二叉搜索树3、B-Tree4、B+Tree MySQL——各种索引结构的对比1、Hash结构Hash 被称为散列函数，是把任意长度的输入通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。Hash 函数它可以帮助我们大幅提升检索数据的效率。Hash 算法
转载
2023-08-02 09:14:10
193阅读
MySQL创建和删除索引创建普通索引：altertablestudentaddindexindex_dept(dept(8));创建唯一索引createuniqueindexuni_ind_nameonstudent(name);根据列的前n个字符创建索引createindexindex_deptonstudent(dept(8));根据多个列创建联合索引createindexind_name_d
原创
2019-01-19 17:09:26
442阅读
Index of /mysql/
转载
2018-01-19 14:00:00
98阅读
2评论
原创你去了哪里 最后发布于2019-10-18 14:05:48 阅读数 121 收藏展开1：use index：在你查询语句表名的后面，添加use index来提供你希望mysql去参考的索引列表，就可以让mysql不再考虑其他可用的索引。如：select * from table use ind
转载
2022-03-30 09:32:36
2061阅读
Adaptive Hash Index（以下简称 AHI）估计是 MySQL 的各大特性中，大家都知道名字但最说不清原理的一个特性。本期图解我们为大家解析一下 AHI 是如何构建的。首先我们思考一下 AHI 是为了解决什么问题：随着 MySQL 单表数据量增大，（尽管 B+ 树算法极好地控制了树的层数）索引 B+ 树的层数会逐渐增多；随着索引树层数增多，检索某一个数据页需要沿着 B+ 树从上往下逐
转载
2022-12-20 15:17:04
125阅读
在MySQL中，大多数索引（如 PRIMARY KEY,UNIQUE,INDEX和FULLTEXT）都是在BTREE中存储，但使用memory引擎可以选择BTREE索引或
原创
2023-05-26 00:57:38
47阅读
最近有两篇MySQL大咖级人物的文章引起了小伙伴们的关注，文章内容是关于MySQL的hash join功能。hash join看起来不够智能，于是我打算一探究竟，看看是否能发现些端倪，文末解释了大咖们的关注点。MySQL的hash join功能是在8.0.18版本正式推出的，最初的功能仅支持inner join，其它连接类型也即将支持。(空口无凭，有图为证！)在这里简单的介绍一下MySQL的has
转载
2023-09-20 19:23:01
59阅读
