Mysql(12)—哈希索引的数据结构以及索引的优缺点

Posted 2021-08-31 刘Java

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Mysql(12)—哈希索引的数据结构以及索引的优缺点相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

上一篇文章中，我们专门介绍了BTREE索引的数据结构以及底层实现，现在我们看看其他哈希索引结构的实现，以及索引的优缺点。

文章目录

1 索引的优缺点
2 哈希索引
3 全文索引
4 空间数据索引（R-Tree）

1 索引的优缺点

索引可以让服务器快速的定位到表的指定位置。但是这并不是索引的唯一作用，总结下来索引有以下4个优点：

索引大大减少了服务器需要扫描的数据量。
B-Tree索引可以帮助服务器避免排序和临时表，，可以用于 ORDER BY 和 GROUP BY 操作，临时表主要是在排序和分组过程中创建，不需要排序和分组，也就不需要创建临时表。
由于索引中存储了实际的列值，所以某些查询可以只使用索引就能完成全部查询，甚至避免回表查询。
B-Tree索引数据都是有序的，可以将随机I/O变为顺序I/O，顺序读取不需要进行磁盘寻道，并且只需要很短的磁盘旋转时间，速度会非常快。并且可以利用预读特性，相邻的节点也能够被预先载入。

索引的缺点：

索引本身也是表，因此会占用存储空间，创建和维护索引需要耗费空间和时间成本，这个成本随着数据量增大而增大；
构建索引会降低数据表的修改操作（删除，添加，修改）的效率，因为在修改数据表的同时还需要修改索引表。

大多数情况下，中到大型的表索引查询都是比全表扫描要快的。但是对于非常小的表（数据量很少），那么简单的全表扫描更高效。

但是对于特大型的表，建立和维护索引的代价将会随之增长。这种情况下，需要用到一种技术可以直接区分出需要查询的一组数据，而不是一条记录一条记录地匹配，例如可以使用分区技术。

2 哈希索引

哈希索引（hash index）基于哈希表实现。哈希索引通过Hash算法（直接定址法、平方取中法、折叠法、除数取余法、随机数法）将数据库的索引列数据转换成定长的哈希码作为key，将这条数据的行的地址作为value一并存入Hash表的对应位置。

在mysql中，只有Memeory引擎显式的支持哈希索引，这也是Memory引擎表的默认索引结构，Memeory同时也支持B-Tree索引。并且，Memory引擎支持非唯一哈希索引，如果多个列的哈希值相同（或者发生了Hash碰撞），索引会在对应Hash键下以链表形式存储多个记录地址。

哈希索引还有如下特点：

哈希索引不支持部分索引列的匹配查找，因为哈希索引始终是使用索引列的全部内容来计算哈希值的。例如，在数据列（A，B）上建立哈希索引，如果查询只有数据列A，则无法使用该索引。
哈希索引具有哈希表的特性，因此只有精确匹配所有列的查询对于哈希索引才有效，比如=、<>、IN(，因为数据的存储是无序的)，且无法使用任何范围查询。
因为数据的存储是无序的，哈希索引还无法用于排序。
对于精确查询，则哈希索引效率很高，时间复杂度为O(1)，除非有很多哈希冲突（不同的索引列有相同的哈希值），如果发生哈希冲突，则存储引擎必须遍历链表中的所有数据指针，逐行比较，直到找到所有符合条件的行。哈希冲突越多，代价就越大！

基于以上的限制，哈希索引只适用于某些特定的场合，但是一旦适合哈希索引，则它带来的性能提升是非常显著的。

InnoBD引擎有一个特殊的功能叫“自适应哈希索引”。当InnoDB注意到某些索引值被使用得非常频繁时，它会在内存中基于B-Tree索引之上再创建一个哈希索引，这样就让B-Tree索引也具有哈希索引的一些优点，比如快速的哈希查找。但这是一个完全自动的、内部的行为，用于无法控制，但用户可以选择完全关闭该动能。

在使用InnoBD引擎时，我们可以在B-Tree的基础上创建一个伪哈希索引。当然这不是真正的哈希索引，因为还是使用的B-Tree进行查找，但它使用哈希值而不是键本身进行索引查找。

例如，如果需要存储大量的URL并且需要根据URL进行查找，如果使用B-Tree来存储URL，则存储的内容就会很大，因为URL本身就很长。为此，我们可以单独指定一个哈希列并为该列创建索引，并选择一个哈希函数！每次存储、变更URL时，对该URL应用一个函数计算出一个哈希值，存入对应的哈希列中。

在查询时，如果采用体积很小的基于哈希值的索引来查找，则性能会提升很多，唯一的缺点就是需要委会一个哈希函数，为此我们可以使用触发器来实现。

如果出现了哈希冲突，则查询会返回多行数据，为此在查询时还必须带上真正的URL常量值。正确的查询语句为：select xx from url where url_hash = hash(‘https://www.baidu.com/’) AND url = ‘https://www.baidu.com/’;