MySQL中B-Tree引索和Hash引線的區別:1、B-Tree引索支援最左前綴匹配原則,而Hash引索不支援;2、MyISAM和InnoDB都支援B- Tree引索,而Hash引索只有Memory和NDB引擎索引支援。
Hash索引
Hash 索引結構的特殊性,其檢索效率非常高,索引的檢索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要從根節點到枝節點,最後才能訪問到頁節點這樣多次的IO訪問,所以Hash 索引的查詢效率要遠高於B-Tree 索引。
可能很多人又有疑問了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,為什麼大家不都用 Hash 索引而還要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有兩面性的,Hash 索引也一樣,雖然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由於其特殊性也帶來了很多限制和弊端,主要有以下這些。
(1)Hash 索引僅能滿足"=","IN"和"<=>"查詢,不能使用範圍查詢。
由於Hash 索引比較的是進行Hash 運算之後的Hash 值,所以它只能用於等值的過濾,不能用於基於範圍的過濾,因為經過對應的Hash 演算法處理後的Hash 值的大小關係,並不能保證和Hash運算前完全一樣。
(2)Hash 索引無法被用來避免資料的排序運算。
由於Hash 索引中存放的是經過Hash 計算之後的Hash 值,而且Hash值的大小關係並不一定和Hash 運算前的鍵值完全一樣,所以資料庫無法利用索引的資料來避免任何排序運算;
(3)Hash 索引不能利用部分索引鍵查詢。
對於組合索引,Hash 索引在計算Hash 值的時候是組合索引鍵合併後再一起計算Hash 值,而不是單獨計算Hash 值,所以透過組合索引的前面一個或幾個索引鍵進行查詢的時候,Hash 索引也無法被利用。
(4)Hash 索引在任何時候都無法避免表格掃描。
前面已經知道,Hash 索引是將索引鍵通過Hash 運算之後,將Hash運算結果的Hash 值和對應的行指標資訊存放於一個Hash 表中,由於不同索引鍵存在相同Hash 值,所以即使取滿足某個Hash 鍵值的資料的記錄條數,也無法從Hash 索引中直接完成查詢,還是要透過存取表中的實際資料進行對應的比較,並得到對應的結果。
(5)Hash 索引遇到大量Hash值相等的情況後效能並不一定就會比B-Tree索引高。
對於選擇性比較低的索引鍵,如果建立 Hash 索引,那麼將會存在大量記錄指標資訊存於同一個 Hash 值相關聯。這樣要定位某一筆記錄時就會非常麻煩,會浪費多次表資料的訪問,而造成整體效能低下。
B-Tree索引
B-Tree 索引是MySQL 資料庫中使用最頻繁的索引類型,除了Archive 儲存引擎之外的其他所有的儲存引擎都支援B-Tree 索引。不只在MySQL 中是如此,實際上在其他的許多資料庫管理系統中B-Tree 索引也同樣是作為最主要的索引類型,這主要是因為B-Tree 索引的儲存結構在資料庫的資料檢
索中有非常優異的表現。
一般來說, MySQL 中的B-Tree 索引的實體檔案大多都是以Balance Tree 的結構來儲存的,也就是所有實際需要的資料都存放在Tree 的Leaf Node ,而且到任何一個Leaf Node 的最短路徑的長度都是完全相同的,所以我們大家都稱為B-Tree 索引當然,可能各種資料庫(或MySQL 的各種儲存引擎)在存放自己的B-Tree 索引的時候會對儲存結構稍作改造。如Innodb 儲存引擎的B-Tree 索引實際使用的儲存結構其實是B Tree ,也就是在B-Tree 資料結構的基礎上做了很小的改造,在每一個
Leaf Node 上面出了存放索引鍵的相關資訊之外,還儲存了指向與該Leaf Node 相鄰的後一個LeafNode 的指針信息,這主要是為了加快檢索多個相鄰Leaf Node 的效率考慮。
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