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La différence entre les index btree et de hachage dans MySQL

小云云
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2017-11-17 13:28:431671parcourir

Nous savons que MySQL a deux index : btree et hash. Connaissez-vous la différence entre eux ? Cet article décrit brièvement la différence entre les deux types d'index dans MySQL, btree et hash. En raison de la particularité de la structure de l'index de hachage, son efficacité de récupération est très élevée. La récupération de l'index peut être localisée en une seule fois, contrairement à l'index B-Tree, qui nécessite plusieurs accès IO du nœud racine au nœud de branche et enfin au nœud de branche. le nœud de page, Hash L'efficacité des requêtes de l'index est bien supérieure à celle de l'index B-Tree.

Beaucoup de gens peuvent encore avoir des questions. Puisque l'index Hash est beaucoup plus efficace que B-Tree, pourquoi tout le monde n'utilise-t-il pas l'index Hash mais utilise également l'index B-Tree ?

Tout a deux côtés, et l'index de hachage est le même. Bien que l'index de hachage soit très efficace, l'index de hachage lui-même présente également de nombreuses limitations et inconvénients en raison de sa particularité, principalement les suivants.

(1) L'index de hachage ne peut satisfaire que les requêtes "=", "IN" et "<=>", et les requêtes par plage ne peuvent pas être utilisées.

Étant donné que l'index de hachage compare la valeur de hachage après l'opération de hachage, il ne peut être utilisé que pour un filtrage de valeurs égales et ne peut pas être utilisé pour un filtrage basé sur la plage, car la valeur de hachage après traitement par l'algorithme de hachage correspondant. Il n'est pas garanti que la relation soit exactement la même qu'avant l'opération de hachage.

(2) L'index de hachage ne peut pas être utilisé pour éviter les opérations de tri des données.

Étant donné que l'index de hachage stocke la valeur de hachage après le calcul du hachage et que la relation de taille de la valeur de hachage n'est pas nécessairement exactement la même que la valeur de clé avant l'opération de hachage, la base de données ne peut donc pas utiliser les données d'index pour éviter toute opération de tri ;

(3) L'index de hachage ne peut pas être interrogé à l'aide de clés d'index partiel.

Pour l'index combiné, lors du calcul de la valeur de hachage de l'index de hachage, les clés d'index combinées sont fusionnées puis la valeur de hachage est calculée ensemble, au lieu de calculer la valeur de hachage séparément, donc la ou plusieurs précédentes les clés d'index de l'index combiné sont utilisées pour calculer la valeur de hachage Lors de l'interrogation, l'index de hachage ne peut pas être utilisé.

(4) L'index de hachage ne peut à aucun moment éviter l'analyse de la table.

Comme nous le savons auparavant, l'index de hachage consiste à stocker la valeur de hachage du résultat de l'opération de hachage et les informations de pointeur de ligne correspondantes dans une table de hachage après que l'opération de hachage est effectuée sur la clé d'index, car différentes clés d'index ont le. même valeur de hachage, donc même si vous obtenez le nombre d'enregistrements qui satisfont à une certaine valeur de clé de hachage, vous ne pouvez pas terminer directement la requête à partir de l'index de hachage. Vous devez toujours effectuer les comparaisons correspondantes en accédant aux données réelles de la table et obtenir le. résultats correspondants.

(5) Lorsqu'un index Hash rencontre un grand nombre de valeurs de hachage égales, ses performances ne seront pas nécessairement supérieures à celles de l'index B-Tree.

Pour les clés d'index à faible sélectivité, si vous créez un index de hachage, un grand nombre d'informations de pointeur d'enregistrement seront stockées dans la même valeur de hachage. De cette façon, il sera très difficile de localiser un certain enregistrement et cela gaspillera plusieurs accès aux données de la table, ce qui entraînera de faibles performances globales.

Ci-dessus, nous avons présenté les différences entre les index btree et les index de hachage sous cinq aspects. Je pense que tout le monde les comprend et j'espère que vous pourrez les utiliser dans votre travail.

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