Was ist der Unterschied zwischen B-Tree-Index und Hash-Index in MySQL?

Der Unterschied zwischen B-Tree-Index und Hash-Index in MySQL: 1. Der B-Tree-Index unterstützt das Prinzip der Präfixübereinstimmung ganz links, der Hash-Index unterstützt es jedoch nicht. 2. Sowohl MyISAM als auch InnoDB unterstützen B-Tree Index, während der Hash-Index nur von Speicher- und NDB-Engine-Indizes unterstützt wird.

Hash-Index

Die Besonderheit der Hash-Indexstruktur, ihre Abrufeffizienz ist sehr hoch und der Index kann einmal abgerufen werden Positionierung, im Gegensatz zum B-Tree-Index, der mehrere E/A-Zugriffe vom Wurzelknoten zum Verzweigungsknoten und schließlich zum Seitenknoten erfordert, sodass die Abfrageeffizienz des Hash-Index viel höher ist als die des B -Baumindex.

Viele Leute haben möglicherweise wieder Fragen. Da der Hash-Index viel effizienter ist als der B-Tree, warum verwendet nicht jeder den Hash-Index, sondern auch den B-Tree-Index? Alles hat zwei Seiten, und das Gleiche gilt für Hash-Indizes. Obwohl Hash-Indizes sehr effizient sind, bringen die Hash-Indizes selbst aufgrund ihrer Besonderheit auch viele Einschränkungen und Nachteile mit sich, vor allem die folgenden.

(1) Der Hash-Index kann nur „="-, „IN"- und „<=>"-Abfragen erfüllen und Bereichsabfragen können nicht verwendet werden.

Da der Hash-Index den Hash-Wert nach der Hash-Operation vergleicht, kann er nur für die Gleichwertfilterung und nicht für die bereichsbasierte Filterung verwendet werden, da der Hash-Wert nach der Verarbeitung durch den entsprechenden Hash-Algorithmus groß ist Es ist nicht garantiert, dass die Beziehung genau dieselbe ist wie vor der Hash-Operation.

(2) Der Hash-Index kann nicht verwendet werden, um Datensortierungsvorgänge zu vermeiden.

Da der Hash-Index den Hash-Wert nach der Hash-Berechnung speichert und die Größenbeziehung des Hash-Werts nicht unbedingt genau mit dem Schlüsselwert vor der Hash-Operation übereinstimmt, kann die Datenbank die Indexdaten nicht dazu verwenden Vermeiden Sie Sortiervorgänge.

(3) Der Hash-Index kann nicht mit Teilindexschlüsseln abgefragt werden.

Für den kombinierten Index werden bei der Berechnung des Hash-Werts des Hash-Index die kombinierten Indexschlüssel zusammengeführt und dann der Hash-Wert zusammen berechnet, anstatt den Hash-Wert separat zu berechnen, sodass er durch berechnet wird Der erste oder mehrere Indexschlüssel des kombinierten Indexes kann bei der Abfrage nicht verwendet werden.

(4) Der Hash-Index kann den Tabellenscan zu keinem Zeitpunkt vermeiden.

Wie wir bereits wissen, dient der Hash-Index dazu, den Hash-Wert des Hash-Operationsergebnisses und die entsprechenden Zeilenzeigerinformationen in einer Hash-Tabelle zu speichern, nachdem die Hash-Operation für den Indexschlüssel ausgeführt wurde Selbst wenn Sie die Anzahl der Datensätze erhalten, die einen bestimmten Hash-Schlüsselwert erfüllen, können Sie die Abfrage nicht direkt aus dem Hash-Index abschließen. Sie müssen dennoch entsprechende Vergleiche durchführen, indem Sie auf die tatsächlichen Daten in der Tabelle zugreifen und diese abrufen entsprechende Ergebnisse.

(5) Wenn ein Hash-Index auf eine große Anzahl gleicher Hash-Werte trifft, ist seine Leistung nicht unbedingt höher als die des B-Tree-Index.

Wenn Sie bei Indexschlüsseln mit geringer Selektivität einen Hash-Index erstellen, wird eine große Anzahl von Datensatzzeigerinformationen im selben Hash-Wert gespeichert. Auf diese Weise ist es sehr mühsam, einen bestimmten Datensatz zu finden, und es werden mehrere Zugriffe auf die Tabellendaten verschwendet, was zu einer geringen Gesamtleistung führt.

B-Tree-Index

B-Tree-Index ist der am häufigsten verwendete Indextyp in der MySQL-Datenbank. Alle anderen Speicher-Engines außer der Archiv-Speicher-Engine unterstützen B -Baumindizes. Dies gilt nicht nur für MySQL, sondern auch für viele andere Datenbankverwaltungssysteme. Dies liegt hauptsächlich daran, dass die Speicherstruktur des B-Tree-Index bei der Datenüberprüfung sehr wichtig ist die Datenbank. >

Suozhong hat eine sehr gute Leistung.

Im Allgemeinen werden die meisten physischen Dateien des B-Tree-Index in MySQL in der Balance Tree-Struktur gespeichert, d. h. alle tatsächlich erforderlichen Daten werden im Blattknoten des Baums gespeichert und können gespeichert werden Die Länge des kürzesten Pfads eines Blattknotens ist genau gleich, daher nennen wir ihn alle einen B-Tree-Index. Natürlich können verschiedene Datenbanken (oder verschiedene Speicher-Engines von MySQL) ihre eigenen B-Tree-Indizes speichern . Die Speicherstruktur wird leicht geändert. Beispielsweise ist die tatsächliche Speicherstruktur, die vom B-Tree-Index der Innodb-Speicher-Engine verwendet wird, tatsächlich B+Tree, was eine sehr kleine Modifikation ist, die auf der B-Tree-Datenstruktur in jedem

Blattknoten basiert Zusätzlich zum Speichern der relevanten Informationen des Indexschlüssels werden auch die Zeigerinformationen gespeichert, die auf den nächsten LeafNode neben dem LeafNode zeigen. Dies dient hauptsächlich dazu, die Effizienz beim Abrufen mehrerer benachbarter LeafNodes zu beschleunigen.

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