哈希索引 哈希索引就是通过一个哈希函数计算出某个key的hash值,并以这个hash值去找到目标数据.例如:对于数据库的一行数据,对其主键进行hash运算,得到一个地址,这个地址指向这行记录的存储地址,key与hash值的对应关系就构成了哈希索引.根据某一列进行查询时,如果为这一列建立了哈希索引,那查询的速度是非常快的,只需对其进行一次hash运算即可直接得到地址拿到数据,时间复杂度为O(1). 但是众多MySQL存储引擎中,支持哈希索引的引擎却比较少,如Memory.NDB等.广泛使用的Inn…

想法非常简单,在标准的B-Tree索引上创建一个伪哈希索引.它和真正的哈希索引不是一回事,因为它还是使用B-Tree索引进行查找.然而,它将会使用键的哈希值进行查找,而不是键自身.你所要做的事情就是在where子句中手动地定义哈希函数. 例子:URL查找. URL通常会导致B-Tree索引变大,因为它们非常长.通常会按照下面的方式来查找URL表. mysql>select id from url where url='http://www.mysql.com'; 但是,如果移除掉url列上的索引…

构建哈希的过程 select过程 长字符串下,构建索引可通过自定义哈希作为索引,本人通过实验,在3百多个数据记录的下,性能效果很明显,完全不是一个等级.以下为索引前后几种情况对比 无索引的url:直接通过无索引url 通过构建url的哈希索引:用bigint类型存储索引字段crc_url 在哈希索引下,几乎都是0秒完成. 当然,如果直接使用url作为索引,即用B-Tree存储url存储的内容会很大. 此外,考虑到哈希可能冲突,所以需要另外加上url进行唯一匹配. 在where字句中,优化器会根据…

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力.通过SHOW ENGINE INNODB STATUS 可以看到当前自适应哈希索引的使用情况 ------------------------------------- INSERT BUFFER…

1.哈希索引 :(hash index)基于哈希表实现,只有精确匹配到索引列的查询,才会起到效果.对于每一行数据,存储引擎都会对所有的索引列计算出一个哈希码(hash code),哈希码是一个较小的整数值,并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样. 2.只有Memory存储引擎显式支持哈希索引,但是原理可以用在伪哈希索引上表结构如下: create table test_hash( fname varchar(100) not null default '', lname varchar(100…

没有索引时mysql是如何查询到数据的 索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tree索…

SQL Server2014 哈希索引原理 翻译自:http://www.sqlservercentral.com/blogs/sql-and-sql-only/2015/09/08/hekaton-part-6-hash-indexes-intro/ 跟哈希 join,哈希 聚合的原理一样,了解哈希索引的原理也会同时明白哈希 join和哈希 聚合的原理 SQL Server 2014推出的的新索引类型叫做 hash index.介绍hash index之前一定要介绍哈希函数这样会让大家更明白哈…

  导读 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. 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t(aid int unsigned not null auto_increment,userid int unsigned not null default 0,username varchar(20) not null default ‘…

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 百度百科-哈希表 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来提高性能. 可以通过参数 innodb_adaptive_hash_index 来决定是否…

导读 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. 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t(aid int unsigned not null auto_increment,userid int unsigned not null default 0,username varchar(20) not null default ‘’,…

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(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. 二.示例 三.限制…

哈希算法 哈希算法时间复杂度为O(1),且不只存在于索引中,每个数据库应用中都存在该数据结构. 哈希表 哈希表也为散列表,又直接寻址改进而来.在哈希的方式下,一个元素k处于h(k)中,即利用哈希函数h,根据关键字k计算出槽的位置.函数h将关键字域映射到哈希表T[0...m-1]的槽位上.     上图中哈希函数h有可能将两个不同的关键字映射到相同的位置,这叫做碰撞,在数据库中一般采用链接法来解决.在链接法中,将散列到同一槽位的元素放在一个链表中,如下图所示:     InnoDB存储引擎中的哈希…

B+树是一个平衡的多叉树.B+树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. 哈希索引采用一定的哈希算法,把键值换成新的哈希值,检索时不需要类似B+树那样从根节点逐级查找,只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置. 两者的区别: 1.hash索引仅满足“=”.“IN”和“<=>”查询,不能使用范围查询 (等值查询.哈希索引具有绝对优势(前提是:没有大量重复键值,如果大量重复键值时,哈希索引的效率很低,因为存在所谓的哈希碰撞问题.)) 2.hash索引无法被用来进行数据的排序操作 3…

1.索引基础 索引对于良好的性能非常关键.尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对性能的影响愈发重要.但是不恰当的索引随着数据量的增加,也会使整个数据库的性能下降. 举个例子: ; 如果在id上建立索引,则Mysql会使用该索引找到id为5的行,也就是说,Mysql现在索引按值进行查找,然后返回所有包含该值的数据行.索引也可以包含一列或者多列,列的顺序也十分重要,因为Mysql只能高效地使用索引的最左前缀列. 索引优化应该是查询性能优化最有效的手段了,一个"最优"的索引有时比一个&quo…

首先区分几个概念: 聚集索引 主索引和辅助索引(即二级索引) innodb中每个表都有一个聚簇索引(clustered index ),除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引,又叫辅助索引(secondary indexes).聚簇索引和非聚簇索引不是一种索引类型而是一种存储方式. 以下转载自:http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html 摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特…

导读 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. 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t(aid int unsigned not null auto_increment,userid int unsigned not null default 0,username varchar(20) not null default ‘’,…

汉字很多,人力有时尽,人不可能记住所有的字,为了解决这个问题,于是有了字典.数据库里的数据很多,为了方便检索,于是有了索引. 索引,是一种数据结构,在这种数据结构中实现了高级的查找算法,索引可以帮助我们高效地获取数据,提高查询效率. 既然索引有这样的好处,那我们是不是每个字段都该建立索引呢? 当然是不,物极必反,索引是需要占用空间的,而且索引本身也不小,不能存储在内存空间,是存放在磁盘中的. 如果每个字段都建立索引,后果可想而知. 讨论索引的时候,如果没有特别的指明类型,一般都是B树索引.BTr…

本文系阅读<高性能MySQL>,Baron Schwartz等著一书中第五章 创建高性能的索引的笔记,索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构. 索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对性能的影响愈发重要.在数据量较小且负载较低时,不恰当的索引对性能的影响可能还不明显,但当数据量逐渐增大时,性能则会急剧下降. 索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引有时比一个好的索引性能要好两个数量级. 索引基础 在mysql中…

如果是等值查询,那么哈希索引明显有绝对优势,因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值:当然了,这个前提是,键值都是唯一的.如果键值不是唯一的,就需要先找到该键所在位置,然后再根据链表往后扫描,直到找到相应的数据: 从示意图中也能看到,如果是范围查询检索,这时候哈希索引就毫无用武之地了,因为原先是有序的键值,经过哈希算法后,有可能变成不连续的了,就没办法再利用索引完成范围查询检索: 同理,哈希索引也没办法利用索引完成排序,以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询(这种部分模糊查询,其实本质上…

Mysql数据库的数据类型.索引.锁.事务和视图 数据的类型 1)数据类型: 数据长什么样? 数据需要多少空间来存放? 系统内置数据类型和用户定义数据类型 2)MySql 支持多种列类型: 数值类型 日期/时间类型 字符串(字符) 类型 3)选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要,三大原则: 更小的通常更好,尽量使用可正确存储数据的最小数据类型 简单就好,简单数据类型的操作通常需要更少的CPU 周期 尽量避免NULL,包含为NULL的列,对MySQL更难优化 4)整型 tinyint(m) 1…

本篇文章的主旨是对InnoDB存储引擎支持的索引做一个概述,并对索引内部的机制做一个深入的解析,通过了解索引内部构造来了解哪里可以使用索引. 1.InnoDB存储引擎支持以下几种常见的索引: B+树索引 全文索引 哈希索引 前面已经提到过,InnoDB存储引擎支持的哈希索引时自适应的,InnoDB存储引擎会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引,不能人为干预是否在一张表中生成哈希索引. B+树索引就是传统意义上的索引,这是目前关系型数据库中查找最为常用和最为有效的索引.B+树索引的构造类似于二叉树…

一.Mysql概述 MySQL原来隶属于MySQL公司,总部位于瑞典 2008.1.16MySQL被SUN公司收购 2009年SUN公司被Oracle公司收购 常见的软件版本 GA(general Availability) :官方推崇广泛使用的版本 RC(release Candidate):候选版本,最接近正式版的版本 Aipha和Bean都属于测试版本,其中Alpha是指内侧版本,Bean指公测版本 MySQL的官方网站网址(http://mysql.com) TyPical:默认的安装类…

一.事务(Transaction) 1.1 什么是事务? SQL中,事务是指将一系列数据操作捆绑成为一个整体进行统一管理. 如果一个事务执行成功,该事务中进行的所有数据均会提交,称为数据库中的永久组成部分: 如果事务执行时遇到错误切必须取消or回滚,则数据将全部恢复到操作前的状态,所有更改会被清除. 在数据库系统上执行并发操作时,事务是作为最小的控制单元来使用的,特别适用于多用户同时操作的数据库系统. 1.2 事务的ACID属性 原子性(Atomicity):事务中的所有元素必须作为一个整体提交…

一.背景 前面我们讲了SQL分析和索引优化都涉及到了索引,那么什么是索引,它的模型有什么,实现的机制是什么,今天我们来好好讨论下. 二.索引的介绍 索引就相当书的目录,比如一本500页的书,如果你想快速找到其中的某一个知识点,在不借助目录的情况下,你得一点点慢慢的找,要找好一会儿.同样,对于数据库的表,而言,索引就是它的“目录”,提高了数据查询的效率. 比如要运行下面的查询: select first_name from actor where actor_id=5; 如果在actor_id列上…

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.索引简介 1.基本概念 首先要明确索引是什么:索引是一种数据结构,数据结构是计算机存储.组织数据的方式,是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合,例如:链表,堆栈,队列,二叉树等等. 其次要清楚索引的作用:索引可以使存储引擎快速找到数据记录,这是最基本的作用,索引是对查询速度最关键的影响,良好的索引设计可以使查询的效率有质的飞越. 索引的使用:如果查询语句使用所有,MySQL会在索引的数据结构上查询,如果查询到,就返回包含该…

<MySQL面试小抄>索引考点一面总结 我是肥哥,一名不专业的面试官! 我是囧囧,一名积极找工作的小菜鸟 囧囧表示:面试最怕的就是面试官问的知识点太笼统,自己无法快速定位到关键问题点!!! 本期主要面试考点 面试官考点之谈谈你对索引的理解? 面试官考点之解释一下计算机层面索引快的原因? 面试官考点之为什么不使用哈希结构作为索引结构? 面试官考点之为什么不使用二叉树作为索引结构? 面试官考点之为什么不使用B-Tree,而是B+Tree? 面试官考点之索引是加速查询,那么是否应该给表尽可能建立多的…

合集目录 MySQL专题1: 字段和索引 Float.Decimal 存储金额的区别? MySQL中存在 float, double 等非标准数据类型, 也有 decimal 这种标准数据类型 其区别在于: float, double等非标准类型在DB中保存的是近似值, 而Decimal则以字符串的形式保存数值. float和double 数据的精确度取决于分配给每种数据类型的存储长度, 其中float分配了4字节, 而double分配了8字节, 采用float和double本来就是不准的 de…

MySQL基础(四)--索引…

哈希文件也称为散列文件,是利用哈希存储方式组织的文件,亦称为直接存取文件.它类似于哈希表,即根据文件中关键字的特点,设计一个哈希函数和处理冲突的方法,将记录哈希到存储设备上. 在哈希文件中,是使用一个函数(算法)来完成一种将关键字映射到存储器地址的映射,根据用户给出的关键字,经函数计算得到目标地址,再进行目标的检索. 转自:http://imysql.com/2016/01/06/mysql-faq-different-between-btree-and-hash-index.shtml B+树…

接着上一篇 MySQL 数据库性能优化之表结构,这是 MySQL数据库性能优化专题 系列的第三篇文章:MySQL 数据库性能优化之索引优化 大家都知道索引对于数据访问的性能有非常关键的作用,都知道索引可以提高数据访问效率. 为什么索引能提高数据访问性能?他会不会有“副作用”?是不是索引创建越多,性能就越好?到底该如何设计索引,才能最大限度的发挥其效能? 这篇文章主要是带着上面这几个问题来做一个简要的分析,同时排除了业务场景所带来的特殊性,请不要纠结业务场景的影响. 索引为什么能提高数据访问性能?…