MySQL的btree索引和hash索引的区别

Posted 2023-04-12

1. hash索引查找数据基本上能一次定位数据，当然有大量碰撞的话性能也会下降。而btree索引就得在节点上挨着查找了，很明显在数据精确查找方面hash索引的效率是要高于btree的；
2. 那么不精确查找呢，也很明显，因为hash算法是基于等值计算的，所以对于“like”等范围查找hash索引无效，不支持；
3. 对于btree支持的联合索引的最优前缀，hash也是无法支持的，联合索引中的字段要么全用要么全不用。提起最优前缀居然都泛起迷糊了，看来有时候放空得太厉害；
4. hash不支持索引排序，索引值和计算出来的hash值大小并不一定一致。 参考技术A hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可
能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree
索引呢？任何事物都是有两面性的，Hash 索引也一样，虽然 Hash 索引效率高，但是 Hash
索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端，主要有以下这些。

（1）Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询。

由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。

（2）Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。

由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算；

（3）Hash 索引不能利用部分索引键查询。

对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。

（4）Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。

前面已经知道，Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash
表中，由于不同索引键存在相同 Hash 值，所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数，也无法从 Hash
索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。

（5）Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。

对于选择性比较低的索引键，如果创建 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能低下。 参考技术B 不管怎样，还是要了解一下这两种索引的区别，下面翻译自mysql官网文档中对这两者的解释。
B-Tree 索引特征
B-Tree索引可以被用在像=,>,>=,<,<=和BETWEEN这些比较操作符上。而且还可以用于LIKE操作符，只要它的查询条件是一个不以通配符开头的常量。像下面的语句就可以使用索引：

复制代码代码如下:

SELECT * FROM tbl_name WHERE key_col LIKE 'Patrick%';
SELECT * FROM tbl_name WHERE key_col LIKE 'Pat%_ck%';

mysql btree与hash索引的适用场景和限制

btree索引：

如果没有特别指明类型，多半说的就是btree索引，它使用btree数据结构来存储数据，大多数mysql引擎都支持这种索引，archive引擎是一个例外，5.1之前这个引擎不支持任何索引，5.1开始才支持单列自增的索引。innodb使用b+tree=btree（btree已经不使用了）

存储引擎以不同的方式使用btree索引，性能也各不相同，各有优劣，如:myisam使用前缀压缩技术使得索引更小（但也可能导致连接表查询性能降低），但innodb则按照原数据格式进行存储，再如：myisam索引通过数据的物理位置来引用被索引的行，而innodb则根据主键来引用被索引的行。

btree通常意味着所有的值都是按照顺序存储的，并且每一个叶子页到根的距离相同

，下图是innodb索引工作示意图，myisam使用的结构有所不同，但基本思想类似：

                                                                  图片来源于高性能mysql第三版

btree索引能够加快访问数据的速度，因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取需要的数据，取而代之的是从索引的根节点开始进行搜索，根节点的槽中存放了指向子节点的指针，存储引擎根据这些指针向下层查找,通过比较节点页的值和要查找的值可以找到合适的指针进入下一层子节点，这些指针实际上定义了子节点页中值的上限和下限，最终存储引擎要么是找到对应的值，要么是该记录不存在。

叶子节点比较特别，他们的指针指向的是被索引的数据，而不是其他的节点页（不同的引擎指针类型不同），其实在根节点与叶子节点之间可能有很多层节点页，树的深度和表的大小直接相关。

 

btree树索引列是顺序组织存储的，所以很适合查找范围数据，如

有表：

create table people(last_name varchar(50) not null,first_name varchar(50) not null,dob date not null,gender enum(‘m’,’f’) not null,key(last_name,first_name,dob));

 

对于表中的每一行数据，索引中包含了last_name,first_name,dob列的值，下图显示了该索引是如何组织数据的存储的：

                                                         图片来源于高性能mysql第三版

注意：索引对多个值进行排序的依据是create table语句中定义索引时的列顺序，上图中，最后两个值的姓名都一样时，就按照出生日期来排序了。

 

可以使用btree索引的查询类型，btree索引使用用于全键值、键值范围、或者键前缀查找，其中键前缀查找只适合用于根据最左前缀的查找。前面示例中创建的多列索引对如下类型的查询有效：

A：全值匹配

全值匹配指的是和索引中的所有列进行匹配，即可用于查找姓名和出生日期

B：匹配最左前缀

如：只查找姓，即只使用索引的第一列

C：匹配列前缀

也可以只匹配某一列值的开头部分，如：匹配以J开头的姓的人，这里也只是使用了索引的第一列，且是第一列的一部分

D：匹配范围值

如查找姓在allen和barrymore之间的人，这里也只使用了索引的第一列

E：精确匹配某一列并范围匹配另外一列

如查找所有姓为allen，并且名字字母是K开头的，即，第一列last_name精确匹配，第二列first_name范围匹配

F：只访问索引的查询

btree通常可以支持只访问索引的查询，即查询只需要访问索引，而无需访问数据行，即，这个就是覆盖索引的概念。需要访问的数据直接从索引中取得。

 

因为索引树中的节点是有序的，所以除了按值查找之外，索引还可以用于查询中的order by操作，一般来说，如果btree可以按照某种方式查找的值，那么也可以按照这种方式用于排序，所以，如果order by子句满足前面列出的几种查询类型，则这个索引也可以满足对应的排序需求。

 

下面是关于btree索引的限制：

A：如果不是按照索引的最左列开始查找的，则无法使用索引(注意，这里不是指的where条件的顺序，即where条件中，不管条件顺序，只要where中出现的列在多列索引中能够从最左开始连贯起来就能使用到多列索引)

B：不能跳过索引中的列，如：查询条件为姓和出生日期，跳过了名字列，这样，多列索引就只能使用到姓这一列

C：如果查询中有某个列的范围查询，则其右边所有列都无法使用索引优化查询，如：where last_name=xxx and first_name like ‘xxx%’ and dob=’xxx’;这样，first_name列可以使用索引，这列之后的dob列无法使用索引。

 

哈希索引：

基于哈希表实现，只有精确匹配索引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的索引列的值计算一个哈希码，哈希码是一个较小的值，并且不同键值的行计算出来的哈希码不一样，哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。

 

在mysql中，只有memory引擎显式支持哈希索引，这也是memory引擎表的默认索引类型，memory也支持btree，值得一提的是，memory引擎是支持非唯一哈希索引的。在数据库世界里是比较与众不同，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中。

示例：

mysql> create table testhash(fname varchar(50) not null,lname varchar(50) not null,key using hash(fname)) engine=memory;

Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

 

mysql> insert into testhash values(‘Arjen‘,‘Lentz‘),(‘Baron‘,‘Schwartz‘),(‘Peter‘,‘Zaitsev‘),(‘Vadim‘,‘Tkachenko‘);

Query OK, 4 rows affected (0.00 sec)

Records: 4  Duplicates: 0  Warnings: 0

 

mysql> select * from testhash;

+-------+-----------+

| fname | lname     |

+-------+-----------+

| Arjen | Lentz     |

| Baron | Schwartz  |

| Peter | Zaitsev   |

| Vadim | Tkachenko |

+-------+-----------+

4 rows in set (0.00 sec)

 

假设索引使用假想的哈希函数f(),它返回下面的值：

f(‘Arjen‘)=2323

f(‘Baron‘)=7437

f(‘Peter‘)=8784

f(‘Vadim‘)=2458

 

则哈希索引的数据结构如下：

槽：        值：

2323        指向第1行的指针

2458        指向第4行的指针

7437        指向第2行的指针

8784        指向第3行的指针

  

每个槽的编号是顺序的，但是数据行不是顺序的。下面来看一句查询：

select lname from testhash where fname=‘Peter‘;

  

mysql先计算Peter的哈希值，并使用该值寻找对应的记录指针，因为f(‘Peter’)=8784，所以mysql在索引中查找8784，可以找到指向第三行的指针，最后一步是比较第三行的值是否为Peter，以确保就是要查找的行。因为索引自身只需要存储对应的哈希值，所以索引的结构十分紧凑，这也让哈希索引查找的速度非常快，然而，哈希索引也有限制，如下：

 

A：哈希索引只包含哈希值和行指针，而不存储字段值，所以不能使用索引中的值来避免读取行（即不能使用哈希索引来做覆盖索引扫描），不过，访问内存中的行的速度很快（因为memory引擎的数据都保存在内存里），所以大部分情况下这一点对性能的影响并不明显。

B：哈希索引数据并不是按照索引列的值顺序存储的，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，因为哈希索引始终是使用索引的全部列值内容来计算哈希值的。如：数据列（a,b）上建立哈希索引，如果只查询数据列a，则无法使用该索引。

D：哈希索引只支持等值比较查询，如：=,in(),<=>(注意，<>和<=>是不同的操作)，不支持任何范围查询（必须给定具体的where条件值来计算hash值，所以不支持范围查询）。

E：访问哈希索引的数据非常快，除非有很多哈希冲突，当出现哈希冲突的时候，存储引擎必须遍历链表中所有的行指针，逐行进行比较，直到找到所有符合条件的行。

F：如果哈希冲突很多的话，一些索引维护操作的代价也很高，如：如果在某个选择性很低的列上建立哈希索引（即很多重复值的列），那么当从表中删除一行时，存储引擎需要遍历对应哈希值的链表中的每一行，找到并删除对应的引用，冲突越多，代价越大。

 

从上面描述可知，哈希索引只适合某些特定的场景，而一旦适合哈希索引，则它带来的性能提升非常明显，除了memory引擎外，NDB引擎也支持唯一哈希索引，且NDB存储引擎中作用非常特殊，但这里不讨论。

 

innodb引擎有一个特殊的功能叫做自适应哈希索引，当innodb注意到某些索引值被使用的非常频繁时，它会在内存中基于btree索引之上再创建一个哈希索引，这样就让btree索引也具有哈希索引的一些优点，比如：快速的哈希查找，这是一个全自动的，内部的行为，用户无法控制或者配置，不过如果有必要，可以选择关闭这个功能（innodb_adaptive_hash_index=OFF，默认为ON）。