前言在mysql中设计表的时候，mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一)，而是推荐连续自增的主键id，官方的推荐是auto_increment，那么为什么不建议采用uuid，使用uuid究竟有什么坏处？本篇博客我们就来分析这个问题，探讨一下内部的原因。举例要说明这个问题，我们首先来建立三张表，分别是user_auto_key、user_uuid、user_r
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2024-05-06 17:12:20
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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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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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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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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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我们在设计表的时候，经常会有老司机这么告诉我们。字段尽可能用NOT NULL，而不是NULL，除非特殊情况。这句话到底有没有错？可以负责任的告诉你这句话没有错，也不是以讹传讹，这句话首次出现在 MySQL 官网。如果你读过《高性能 MySQL》这本书，你应该会看到这么一段，在 4.1 节提到。由此看来，把 NULL 改成 NOT NULL 对索引的性能并没有明显的提升。避免使用 NULL 的目的，
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2024-05-17 10:40:01
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先谈谈数据库底层可选的索引方式： 建表添加索引时，不难发现，此处的下拉菜单只有两种类型的索引方式BTREE和HASH 1 Hash(哈希)： 哈希作为一种常用的加密算法，从数据结构的角度出发，其底层是通过index=hash(xxx) 得到一个唯一加密结果，即内存地址，通过内存地址来获取value值，其实是一种key–>value类型的映射关系，通常在Redis、Memcatched等非关系
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2023-11-27 01:11:12
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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
# 为什么 Redis 不用 Hash 环
在分布式系统设计中，常常需要选择一种合适的哈希算法来实现数据的分布。Redis 作为一个高性能的键值数据库，虽然支持许多数据结构，但它并没有采用常见的哈希环（Consistent Hashing）策略。那是什么原因呢？本文将深入探讨这个问题。
## 什么是 Hash 环
Hash 环是解决分布式系统中节点动态扩展或者收缩带来的数据迁移问题的一种方式
原创
2024-08-15 08:51:58
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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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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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MySql的索引数据结构适当的索引会大大提高查询速度，但同时会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引。MySQL主要有两种索引结构：Hash索引和B+树索引。 Hash索引是将索引字段转化为hashcode，仅支持Memory引擎。 B+ 树是一种多路平衡查询树，是多叉树。对比普通二叉树，可以减少磁盘IO，提高
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2024-01-21 05:35:52
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目录 1、定义2、索引数据结构3、为什么使用B Tree（B+Tree）4、索引分类5、聚集索引和非聚集索引1、非聚集索引2、聚集索引B+树只有叶节点存放数据，其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。 AVL 数和红黑树基本都是存储在内存中才会使用的数据结构。 为什么不用hash 1、定义索引是一种数据结果，帮助提高获取数据的速度为了提高查
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2024-04-21 21:39:39
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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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都知道用Redis作缓存非常的快，但事实上有些时候我们并没有使用Redis来做缓存，而是采用本地缓存的方式。就比如我所接触的一个项目，就没有采用Redis作缓存，而是使用谷歌工具包中的Table来作的缓存。这个Table其实就是一个数据结构，你可以把它当做Map来看待。现在我们来画两幅图，分别是使用Table做缓存和使用Redid做缓存的两种情况使用Table作本地缓存使用Redis作缓存 公司采
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2023-09-05 09:55:48
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1、Hash索引的效率比树索引效率高,为什么不使用Hash索引？1）Hash索引仅仅能够满足“=”，“IN”和“<=>”查询，不能使用范围查询。 由于Hash索引比较的是进行Hash运算之后的Hash值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的Hash算法处理之后的Hash值得大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。 2）Hash索引无法被用来避免数据的排
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2024-04-08 08:31:49
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MySQL中btree索引和hash索引的区别MySQL中主要有两种索引，BTree索引和hash索引。默认情况下innodb和myisam都是使用的Btree索引，memory表使用的是hash索引。hash索引的查询复杂度为o(1)。也就是说hash索引查询速度比Btree快。但是hash索引由于是随机散列函数，数据会被放在不连续的地方，所以无法利用hash索引快速的查询某个区间的值。hash
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2023-11-20 08:51:48
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面试题：MySQL索引为什么用B+树？ 前言讲到索引，第一反应肯定是能提高查询效率。例如书的目录，想要查找某一章节，会先从目录中定位。如果没有目录，那么就需要将所有内容都看一遍才能找到。索引的设计对程序的性能至关重要，若索引太少，对查询性能受影响；而如果索引太多，则会影响增/改/删等的性能。知识点MySQL中一般支持以下几种常见的索引：B+树索引全文索引哈希索引我们今
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2024-06-14 18:41:53
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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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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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