1.前言 哈希是一种非常快的查找方法，在一般情况下这种查找的时间复杂度为O(1)，即一般仅需要一次查找就能定位数据，而B+树的查找次数，取决于B+树的高度，在生产环境中，B+树的高度一般为3~4层，故需要3~4次查询。2.Adaptive Hash index(AHI) innodb存储引擎会监控对表上个索引页的查询。如果观察到建立哈希索引可以带来速度提升，则建立哈希索引，称为为自适应哈希索引
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2023-11-20 13:11:34
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自适应哈希索引（AHI）问题背景众所周知，Innodb存储引擎索引底层数据结构是B+树，而B+树查找的时间复杂度取决于B+树的高度。而有一种数据结构，它查找的时间复杂度是O（1），那就是——数组。想到数组，进而联想到哈希（hash）查找方法。因此，Innodb存储引擎在B+树索引的基础上，又引入了自适应哈希索引来提高查找效率。解决方案Innodb会监控对表上各个索引页的查询，如果观察到建立Hash
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2024-05-15 06:47:36
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前言在mysql的常见的三种引擎中：InnoDB、MyISAM、MEMORY这三个引擎中，仅有Memory 引擎显式支持哈希索引，其他的引擎只支持Btree索引Hash索引（Adaptive Hash Index）但是InnoDB 支持自适应Hash索引（Adaptive Hash Index）mysql> show variables like "innodb_adaptive_hash_
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2024-09-26 06:49:27
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一、索引的资源消耗分析1、索引三大特点 1、小：只在一个到多个列建立索引 2、有序：可以快速定位终点 3、有棵树：可以定位起点，树高一般小于等于32、索引的资源消耗点 1、树的高度，顺序访问索引的数据页，索引就是在列上建立的，数据量非常小，在内存中； 2、数据之间跳着访问 1、索引往表上跳，可能需要访问表的数据页很多； 2、通过索引访问表，主键列和索引的有序度出现严重的不一致
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2023-12-15 08:03:19
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Hash索引Hash是一种查找数据非常快的数据结构，在正常情况下这种查找的时间复杂度为O(1)，即一般仅需要一次查找就能定位数据，正常情况是指不存在哈希冲突的情况；而B+树的查找次数，取决于B+树的高度，B+树的高度一般为34层，所以一般最少需要34次的查询。 InnoDB的Hash索引InnoDB存储引擎会监控对表上各索引页的查询，如果监控到某个索引页被频繁查询，并诊断后发现如果为这一页的数据
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2023-10-03 13:35:14
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# MySQL自适应哈希索引是否需要关闭？
MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统，拥有许多优化功能以提高查询性能其中一个重要的功能是自适应哈希索引（Adaptive Hash Index, AHI）。本文将深入探讨自适应哈希索引的工作原理、优势，以及它是否需要关闭，并提供代码示例来帮助理解。
## 什么是自适应哈希索引？
自适应哈希索引是MySQL引擎的一种动态创建的索引，旨在加快
功能特性在MySQL中，对哈希索引的访问仅需要一次HASH计算即可定位到目标位置，而对B树索引的访问需要依次访问根节点>中间节点>叶子节点。 为优化B树索引需要访问多个"非叶子节点页"才能定位到"叶子节点页"的问题，InnoDB存储引擎通过哈希索引来帮助查询快速找到"目标叶子节点页"以提高查询性能。 InnoDB存储引擎通过监控表上索引页的查找模式，自动根据查找模式
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2023-06-24 16:50:59
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MySQL中出现很多latch锁，而这个很大程度上和MySQL自适应hash索引有关。AHI概述MySQL InnoDB存储引擎的自适应哈希（Adaptive Hash Index，下简称AHI）功能若用户的访问模式基本都是类似KV操作的点查询（point select），则InnoDB存储引擎会自动创建哈希索引。在有了哈希索引后，查询无需走B+树搜索，而直接通过hash就能直接定位查询的数据。因
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2022-08-19 00:37:26
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# MySQL 自适应哈希索引的实现指南
在关系型数据库中，索引是一种非常重要的优化手段。MySQL 的自适应哈希索引（Adaptive Hash Index）能够根据查询的动态情况，自动实现哈希索引。以下是一篇关于如何实现 MySQL 自适应哈希索引的指南。
## 流程概述
实现自适应哈希索引的流程如下表所示：
| 步骤 | 动作 | 说明
原创
2024-09-05 03:15:25
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InnoDB存储引擎支持以下索引：B+树索引全文索引哈希索引InnoDB存储引擎支持的哈希索引是自适应的，它会根据表的实际查询情况自动为表生成哈希索引，不能对哈希索引进行人为的干预。B+树索引并不能找到一个给定键值的具体行，只能找到被查找数据行所在的页，通过把该页读入到内存进行查找，最后将数据返回给客户端。B+树索引B+树索引在数据库中一般都在2~4层，也就是说查找到一条记录所在的页最多需要2~4
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2024-09-26 20:35:04
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一、介绍 哈希（hash）是一种非常快的查找方法，一般情况下查找的时间复杂度为O（1）。常用于连接（join）操作，如Oracle中的哈希连接（hash join）。 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，所以称之为自适应（adapti
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2019-05-23 17:28:00
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【MySQL进阶】什么是自适应哈希索引？自适应哈希索引又是一个比较有趣的技术点，这种技术可以算的上是一种AI技术，哈希算法查找数据的效率非常高，在没有哈希冲突的情况下复杂度为O(1)，而B+Tree检索数据的效率，取决于树的高度。建立索引时，只能选用一种数据结构来作为索引的底层结构：如果选择哈希结构，虽然效率高，但数据是无序的，因此不方便做排序查询。如果选择B+Tree结构，虽然有序，但查询的效率
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2023-11-14 07:36:31
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什么是自适应哈希索引(Adaptive Hash Index, AHI)呢？原理又是怎样的呢？下面我们先从一个例子开始。 经常有朋友问，MySQL的InnoDB到底支不支持哈希索引？对于InnoDB的哈希索引，确切的应该这么说：(1)InnoDB用户无法手动创建哈希索引，这一层上说，InnoDB确实不支持哈希索引；(2)InnoDB会自调优(self-tuning)，如果判定建立自适应哈希索引(A
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2023-12-21 11:10:42
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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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哈希(hash)是一种非常快的查找方法,在一般情况下这种查找的时间复杂度为O(1),即一般仅需要一次查找就能定位数据。而B+树的查找次数,取决于B+树的高度,在生产环境中,B+树的高度一般为3~4层,故需要3~4次的查询。 InnoDB存储引擎会监控对表上各索引页的查询。如果观察到建立哈希索引可以带来速度提升,则建立哈希索引,称之为自适应哈希索引(Adaptive Hash Index,AHI)
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2023-10-16 11:25:17
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mysql中innodb-内存结构-自适应哈希索引与日志缓存区1、自适应哈希索引简介2、日志缓存区1、innodb_flush_log_at_trx_commit2、innodb_flush_log_at_timeout3、命令描述文档 首先这里要简要说明，该文章翻译自 mysql手册，并经过我的整合，所以文字内容较多，但是实际含金量比较高， 建议大家仔细阅读， 必有收获。 1、自适应哈希索引
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2023-12-09 18:00:14
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哈希（hash）是一种非常快的查找方法，一般情况下查找的时间复杂度为O（1）。常用于连接（join）操作，如SQL Server和Oracle中的哈希连接（hash join）。但是SQL Server和Oracle等常见的数据库并不支持哈希索引（hash index）。MySQL的Heap存储引擎默认的索引类型为哈希，而InnoDB存储引擎提出了另一种实现方法，自适应哈希索引（adaptive
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2024-04-23 16:52:07
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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，所以称之为自适应（adaptive）的。自适应哈希索引通过缓冲池的B+树构造而来，因此建立的速度很快。而且不需要将整个表都建哈希索引，InnoDB存储引擎会自动根据访问的频率和模式来为某些页建立哈希索引。 根据InnoDB的官方文档显示，启用自适应哈希索引后，读取和写入速度可以提高2倍；
原创
2017-03-27 11:49:18
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自适应哈希索引 自适应哈希索引能够InnoDB在具有适当的工作负载组合和足够的缓冲池内存的系统上执行更像内存数据库，而不会牺牲事务功能或可靠性。自适应哈希索引由innodb_adaptive_hash_index 变量启用 ，或在服务器启动时由 关闭 --skip-innodb-adaptive-hash-index。根据观察到的搜索模式，使用索引键的前缀构建哈希索引
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2024-03-20 19:52:59
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一、自适应哈希索引（Adaptive Hash Index，AHI）1. 定义哈希（hash）是一种非常快的查找方法，在一般情况下这种查找的时间复杂度为O(1)，即一般仅需要一次查找就能定位数据。而B+树的查找次数，取决于B+树的高度，在生产环境中，B+树的高度一般为3～4层，故需要3～4次的查询。InnoDB存储引擎会监控对表上各索引页的查询。如果观察到建立哈希索引可以带来速度提升，则建立哈希索
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2023-11-10 15:21:24
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