哈希索引(hashindex)基于哈希表实现,只有精确匹配索引的所有列的查询才有效,对于每一行数据,存储引擎都会对所有索引列计算一个哈希码,不同键值的行计算出
哈希索引(hash index)基于哈希表实现,只有精确匹配索引的所有列的查询才有效,对于每一行数据,存储引擎都会对所有索引列计算一个哈希码,不同键值的行计算出来的哈希码也不一样,哈希码保存在哈希索引中,同时哈希表中保存指向每个数据的指针。
1、Memory引擎支持哈希索引,也支持B-Tree索引,而且支持非唯一的哈希索引,如果多个列的哈希值相同,索引会以链表的方式存放多个记录指针到同一个哈希条目,这个是和特别的。
举例说明:
CREATE TABLE `testhash` ( `fname` varchar(50) NOT NULL, `lname` varchar(50) NOT NULL, KEY `fname` (`fname`) USING HASH ) ENGINE=MEMORY DEFAULT CHARSET=utf8 |假设索引使用f()生成哈希码如下
f('Arjen') = 2323
f('Baron') = 7437
f('Peter') = 8784
f('Vadim') = 2458
则哈希索引数据结构如下
槽
值
2323
指向第1行指针
2458
指向第4行指针
7437
指向第2行指针
8784
指向第3行指针
注意哈希码是有序的,但是数据行不是。
当执行查询的时候
select * from testhash where fname='Peter';先计算哈希码,然后找到第3行指针,最后比较第3行的值是否为‘Peter’,以确定就是要找的行。
2、哈希索引的限制:
a、哈希索引只包含哈希码和行指针,不存储字段值,所以无法用索引中的值来避免去读取行。
b、哈希索引数据并不是按照索引值顺序存储的,所以也就无法用于排序。
c、哈希索引也不支持部分索引列匹配查找,必须利用所有索引列,因为哈希值是通过所有索引列计算的。
d、哈希索引只支持等值比较查询,包括=、in()、(安全比较)比较包含null的时候用。哈希也不支持任何范围查询,比方说where price > 100
e、哈希索引非常快,除非有哈希冲突(不同的索引值会有相同的哈希值),这个时候引擎必须遍历链表中的所有行来匹配。
f、哈希冲突较多的时候,比方列上相同的值比较多的时候,索引维护代价就会比较高。
InnoDB引擎有一个特殊的功能叫做“自适应哈希索引”,由引擎内部实现,也可以关闭。
3、创建自定义哈希索引
如果存储引擎不支持哈希索引,可以在B-Tree基础上创建一个伪哈希索引。这个和真正的哈希索引不是一回事,还是用到B-Tree进行查找,只是利用键值的哈希值而不是键值来进行索引查找,只需要在where中手动指定哈希函数。
举例说明:
如果需要存储大量的URL,并且需要根据URL进行搜索,如果使用B-Tree来索引URL,存储内容会很大。比方说下面的查询
select * from url where url="http://www.baidu.com";若删除原来的URL列索引,而新增一个被索引的字段url_crc,使用crc32做哈希就可以使用下面的查询了
select * from url where url_crc=crc32("http://www.baidu.com") and url="http://www.baidu.com";这样性能就会很高。
这样的缺陷是需要维护哈希值。可以使用触发器来实现维护工作。
创建一张表
CREATE TABLE `pseudohash` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `url` varchar(255) NOT NULL, `url_crc` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;创建触发器
//插入 delimiter $$ create trigger pseudohash_crc_ins before insert on pseudohash for each row begin set NEW.url_crc=crc32(NEW.url);end;$$ //更新 create trigger pseudohash_crc_upd before update on pseudohash for each row begin set NEW.url_crc=crc32(NEW.url);end;$$ delimiter ;尽量避免使用太长的哈希函数,会浪费很多空间。除非出现了大量冲突,,可以考虑自己实现一个简单的64位哈希函数,一个简单的方法是使用MD5()返回一部分值。
有一点值得注意:
当使用哈希索引进行查询的时候,必须在where中同时跟上rul的匹配,一旦出现了哈希冲突,这个真正要查询的值才会帮助匹配出真正的行。
本文出自 “phper-每天一点点~” 博客,请务必保留此出处

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

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InnoDB通过undolog实现原子性,通过锁机制和MVCC实现一致性和隔离性,通过redolog实现持久性。1)原子性:使用undolog记录原始数据,确保事务可回滚。2)一致性:通过行级锁和MVCC确保数据一致。3)隔离性:支持多种隔离级别,默认使用REPEATABLEREAD。4)持久性:使用redolog记录修改,确保数据持久保存。

MySQL在数据库和编程中的地位非常重要,它是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种应用场景。1)MySQL提供高效的数据存储、组织和检索功能,支持Web、移动和企业级系统。2)它使用客户端-服务器架构,支持多种存储引擎和索引优化。3)基本用法包括创建表和插入数据,高级用法涉及多表JOIN和复杂查询。4)常见问题如SQL语法错误和性能问题可以通过EXPLAIN命令和慢查询日志调试。5)性能优化方法包括合理使用索引、优化查询和使用缓存,最佳实践包括使用事务和PreparedStatemen

MySQL适合小型和大型企业。1)小型企业可使用MySQL进行基本数据管理,如存储客户信息。2)大型企业可利用MySQL处理海量数据和复杂业务逻辑,优化查询性能和事务处理。

InnoDB通过Next-KeyLocking机制有效防止幻读。1)Next-KeyLocking结合行锁和间隙锁,锁定记录及其间隙,防止新记录插入。2)在实际应用中,通过优化查询和调整隔离级别,可以减少锁竞争,提高并发性能。


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