前言在上一篇博客中详细说明了 MySQL 的索引使用的是 B+Tree 这种数据结构，而不是 B-Tree，然而平时我们接触到了很多高效的数据结构，例如数组、哈希表、二叉搜索树、红黑树等，那为什么 MySQL 不选择这些数据结构作为索引呢？MySQL 作为存储数据的组件，它的主要操作就是数据的增删改查，其中查询操作又是重中之重。我们经常所说的数据库优化，大部分优化的就是查询相关的操作。因此一个数
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2024-10-30 08:07:47
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要说mysql为什么要用B+树做索引，我们先看看如果用其他数据结构做索引会怎样，做个对比 一 hash表 1需要占用大量内存空间，每次使用hash表需要将数据全量加载到内存，比较浪费内存空间，所以mysql的memory存储引擎中使用了hash索引，innodb存储引擎支持自适应hash,由mysql自己控制，不是人为控制 2 每次都是等值查询，根据key计算出hash值，定位到某一
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2024-01-20 02:29:00
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MYSQL调优（四）之索引优化1、MYSQL的索引2、索引的基本知识3、哈希索引4、组合索引5、聚簇索引与非聚簇索引6、页分裂与页合并7、覆盖索引8、Join算法9、索引监控 1、MYSQL的索引mysql的innoDB存储引擎使用的是B+树的结构。为什么不用hash、二叉树或者B树呢？hash： hash的缺点：利用hash存储的话需要将所有的数据文件添加到内存，比较浪费内存空间。如果所有的都
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2024-04-21 15:14:10
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Hash 索引的限制和弊端Hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B+Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B+Tree 索引。可能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B+Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B+ree 索引呢？任何事物都是有两面性
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2024-08-16 09:17:56
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摘要 本文以MySQL数据库为研究对象，探讨与数据库索引相关的一些话题。特别须要说明的是，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BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只
在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种，我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议。 B+树是一个平衡的多叉树，从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1，而且同层级的节点间有指针相互链接。在B+树上的常规检索，从根节点到叶子节点的搜索效率基本相当，不会出现大幅波动，而且基于索引的顺序扫描时，也可以利用双向指针快速左右移动，效率非常高。 简单地说，哈
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2024-07-20 20:32:26
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由于Hash索引数据结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B+Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到叶子节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B+Tree 索引。虽然 Hash 索引效率高，但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端。Hash 索引仅仅能满足”=”,”IN”和”<=>”查询，不能使用范围查询。
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2023-09-20 18:04:58
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人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，而忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异，这种性能差异在大型的或是复杂的数据库环境中(如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS)中表现得尤为明显。笔者在工作实践中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高!下面我将从这三个方面分
文章目录1、索引采用的数据结构2、为什么用B+ Tree？和Hash索引比起来有什么优缺点吗？3、B+ 树的叶子节点。4、联合索引、最左匹配5、索引的缺点6、MySql 5.6中对索引的优化 索引是数据库中对数据查询/检索的一种优化方案。1、索引采用的数据结构主要有Hash索引和B+ Tree 两种数据结构。Mysql默认的InnoDB引擎中，默认的是B+ Tree。2、为什么用B+ Tree？
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2023-12-26 11:15:03
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索引为了加快查询速度我们在创建表的时候通常会添加索引，了解索引的结构，以及索引是怎么加快查询速度的，对我们准确使用索引以及面试都是有很大的帮助的。我们知道mysql的两个存储主流引擎innodb、myisam都是使用b+数存储索引的，那么我们不禁会有下面的疑问？为什么不使用hash表？我们知道数和hash都能提高查询的速度，为什么innodb、myisam选择了hash表，从hash表本身来说，h
笔者看过很多数据库相关方面的面试题，但大多数答案都不太准确，因此决定在自己blog进行一个总结。Q1:数据库有哪些索引？优缺点是什么？1.B树索引：大多数数据库采用的索引（innoDB采用的是b+树）。能够加快访问数据的速度，尤其是范围数据的查找非常快。缺点是只能从索引的最左列开始查找，也不能跳过索引中的列，如果查询中有某个列用到了范围查询，则右边所有列都无法使用索引优化查找。2.哈希索引：基
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2024-04-22 20:30:28
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我们首先从数据库的角度看，我们知道mysql的基本结构一般是B+树，为什么常用的不是HASH呢？从几个方面来看。 一般我们存储数据的方法可以抽象为。 primay key, candiate key1,candidate key2,...->value{field1,field2,...}&n
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2023-11-08 21:13:57
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磁盘I/O操作次数对所有的使用效率影响非常重要一、Hash结构1.1 Hash索引缺陷面试题：Hash结构的效率高，为什么索引结构要设计成树型？原因1：Hash索引仅能满足=、！=，IN的查询；如果进行范围查询，时间复杂度会退化为O（n）;而树型的“有序”特征，依然能够保持O（log2N）的高效率；原因2：Hash索引还有一个缺陷，数据存储是没有顺序的，在ORDER BY的情况下，使用Hash索引
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2023-10-10 16:23:18
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为什么不使用Hash表 使用Hash表存在的问题：Hash表必须要有hash算法，这个算法还要足够优秀来保证你的数据能够很好的散列，如果存在大量的hash冲突或者hash碰撞，会导致一部分查询效率非常低 即使算法足够优秀，如果进行范围查询，需要逐一对比每一个元素值，效率很低，并且在生产环境中大部分的查询是范围查询，如果还需要排序那就更低了 hash比较浪费内存空间，而内存是非常宝贵的资源为什么不使
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2023-08-10 11:47:20
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优点：因为索引自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缺点：1、不能避免读取行哈希索引只包含哈希值和行指针，而不存储字段值，所以不能使用索引中的值来避免读取行。不过，访问内存中的行的速度很快，所以大部分情况下这一点对性能的影响并不明显。2、无法用于排序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。3、无法使用部分索引列匹配查找哈希索引也不支持
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2024-06-03 12:00:07
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本次应该算是一个小系列，分为三节。描述一下Mysql的索引底层的原理的一些知识，，第一节主要分析总结一下对于MySQL索引数据结构为什么使用B+树这种数据结构呢？ 对于这个问题，我们着重讨论这么几种数据结构，hash存储，二叉平衡树存储，B树存储，B+树存储，为什么Mysql最终在这些数据结构终选择了B+树这种数据结构呢？我们用https://www.cs.usfca.edu/~galles/vi
哈希索引哈希索引（hash index）基于哈希表实现，只有精确匹配索引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的索引列计算一个哈希码（hash code），哈希码是一个较小的值，并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。哈希素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。在 MySQL中，只有 Memory 引擎显式支持哈希索引。这也是 Memory 引擎表
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2023-08-31 11:28:50
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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的索引列计算一个哈希码（hash code）,哈希码是一个较小的值，并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。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。在 MySql 中，只有 Memory 引擎显式支持哈希索引。这也是 Memory 引
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2023-07-01 12:31:01
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索引是帮助mysql获取数据的数据结构。最常见的索引是Btree索引和Hash索引。不同的引擎对于索引有不同的支持：Innodb和MyISAM默认的索引是Btree索引；而Mermory默认的索引是Hash索引。我们在mysql中常用两种索引算法BTree和Hash，两种算法检索方式不一样，对查询的作用也不一样。一、BTreeBTree索引是最常用的mysql数据库索引算法，因为它不仅可以被用在=
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2023-07-01 12:49:00
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Hash索引概念基于哈希表实现，只有匹配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，哈希码是一个较小的值，不同键值的行计算出的哈希码也不一样。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时保存指向每个数据行的指针。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中去。举例CREATE TABLE `testhash` (
`fname` varc
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2023-07-05 13:50:46
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