hash mysql 函数 mysql计算哈希值

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mob64ca13fc220d 2024-05-28 13:49:36

文章标签 hash mysql 函数主键联合索引字段 文章分类 MySQL 数据库

本篇关键词

关键词	解释
聚簇索引	主键索引的叶子节点存的是整行数据，在InnoDB里，主键索引也称为聚簇索引
二级索引	非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在 InnoDB 里，非主键索引也被称为二级索引
回表	先通过普通查询得到主键，再由主键查询得到具体值的过程
覆盖索引	普通索引能够查询到的需要的数据，从而不需要再回表查询，那么就是覆盖索引
索引下推	索引遍历过程中，对索引包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表的次数
最左前缀	在联合索引时，满足联合索引第一个字段的查询也可以进行索引加速，称为最左前缀

1.索引常见模型

哈希表、有序数组和搜索树

1.1 哈希表

哈希表是一种以键-值（key-value）存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，就可以找到其对应的值即Value。哈希的思路很简单，把放在数组里，用一个哈希函数把key换算成一个确定的位置，然后把 value 放在数组的这个位置。

不可避免地，多个key值经过哈希函数的换算，会出现同一个值的情况。处理这种况的一种方法是，拉出一个链表。

哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景，比如Memcached及其他一些NoSQL 引擎。

1.2 有序数组

有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀, 但是有序数组索引只适用于静态存储引擎

1.3 搜索树

查询速度和更新速度都是O(log(N))

2. InnoDB的索引模型

在 InnoDB 中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组
织表。InnoDB 使用了 B+ 树索引模型，数据都是存储在 B+树中的。

对于没有主键的表，InnoDB会默认创建Rowid做主键

假如有一个表：主键列为 ID ，表中有字段 k，并且在 k 上有索引。

建表语句

mysql> create table T(
id int primary key,
k int not null,
name varchar(16),
index (k))engine=InnoDB;

表中 R1~R5 的 (ID,k) 值分别为 (100,1)、(200,2)、(300,3)、(500,5) 和 (600,6)，两棵树
的示例示意图如下。

hash mysql 函数 mysql计算哈希值_联合索引

根据叶子节点的内容，索引类型分为主键索引和非主键索引。

主键索引的叶子节点存的是整行数据。在 InnoDB 里，主键索引也被称为聚簇索引
（clustered index）。

非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在 InnoDB 里，非主键索引也被称为二级索引
（secondary index）。

2.1 基于主键索引和普通索引的查询区别：

如果语句是 select * from T where ID=500，即主键查询方式，则只需要搜索 ID 这棵
B+ 树；

如果语句是 select * from T where k=5，即普通索引查询方式，则需要先搜索 k 索引
树，得到 ID 的值为 500，再到 ID 索引树搜索一次。这个过程称为回表。

2.2 覆盖索引

如果执行的语句是select ID from T where k between 3 and 5，这时只需要查 ID 的
值，而 ID 的值已经在 k 索引树上了，因此可以直接提供查询结果，不需要回表。也就是
说，在这个查询里面，索引 k 已经“覆盖了”我们的查询需求，我们称为覆盖索引

2.3 最左前缀

市民表：

CREATE TABLE `tuser` (
`id` int(11) NOT NULL,
`id_card` varchar(32) DEFAULT NULL,
`name` varchar(32) DEFAULT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL,
`ismale` tinyint(1) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `id_card` (`id_card`),
KEY `name_age` (`name`,`age`)
) ENGINE=InnoDB

假如在这个市民表上，查询满足姓”李“的人，同时姓名和年龄是联合索引，那么查询SQL语句"select * from tuser where name like ‘张%’" 也可以使用上索引进行加速

所以，在建立联合索引时，可以考虑索引内的字段顺序，第一原则是，如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。，第二个原则就是考虑空间，像这种(name, age)的联合索引，使用(name, age) 、 (age)两个索引来满足名称和名称年龄，年龄查询是比(age, name)、(name)这种联合索引要节省空间的