Hash索引和B+树索引总结

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Hash索引和B树索引

要知道磁盘结构优化访问的关键在于以block为单位(比如每次读取一个页面) 这两种索引差别也就在聚集到一个block的标准: B树聚集到一个block是因为关键字在一个范围内,关键字在block内的排列是有序的,而且这种有序结构是自根节点向叶节点的整体 Hash索引聚集到一个block是因为hash得到的值是一致的,通过增加一层间接索引,我们也能使得不同hash值的数据放到一个block里面,当一个block内聚集的数据太多的时候,我们可以有扩展块! 关于伴随数据的问题: 一般B树索引的数据在叶…

Hash索引和B+树索引总结

先说Hash索引在理想的情况下,key非常分散,不存在Hash碰撞的话,采用Hash索引可以唯一得确定一个key的位置,并且这个位置上就只有一个key,所以查找时间复杂度是O(1),非常快,这是Hash索引的最主要优势.但是呢,Hash索引不是没有缺点,不存在Hash碰撞这是理想情况,通常情况下,同一个Hash值都不只有一个key,也就是说你根据一个key找到了他的hash值位置之后,但是这个位置还有别的key,所以你还得从这个位置找到真正的key,至于怎么找,这个和具体的hash碰撞处理方式…

SQL优化 MySQL版 - B树索引详讲

SQL优化 MySQL版 - -B树索引详讲作者:Stanley 罗昊 [转载请注明出处和署名,谢谢!] 为什么要进行SQL优化呢?很显然,当我们去写sql语句时: 1会发现性能低 2.执行时间太长, 3.或等待时间太长 4.sql语句欠佳,以及我们索引失效 5.服务器参数设置不合理 SQL语句执行过程分析 1.编写过程: 编写过程就是我们平常写sql语句的过程,也可以理解为编写顺序,以下就是我们编写顺序: select from join on where 条件 group by 分组 h…

搞懂MySQL InnoDB B+树索引

一.InnoDB索引 InnoDB支持以下几种索引: B+树索引全文索引哈希索引本文将着重介绍B+树索引.其他两个全文索引和哈希索引只是做简单介绍一笔带过. 哈希索引是自适应的,也就是说这个不能人为干预在一张表生成哈希索引,InnoDB会根据这张表的使用情况来自动生成. 全文索引是将存在数据库的整本书的任意内容信息查找出来的技术,InnoDB从1.2.x版本支持.每张表只能有一个全文检索的索引. B+树索引是传统意义上的索引,B+树索引并不能根据键值找到具体的行数据,B+树索引只能找到行数…

深入研究B树索引（一）

摘要:本文对B树索引的结构.内部管理等方面做了一个全面的介绍.同时深入探讨了一些与B树索引有关的广为流传的说法,比如删除记录对索引的影响,定期重建索引能解决许多性能问题等. 1.B树索引的相关概念索引与表一样,也属于段(segment)的一种.里面存放了用户的数据,跟表一样需要占用磁盘空间.只不过,在索引里的数据存放形式与表里的数据存放形式非常的不一样.在理解索引时,可以想象一本书,其中书的内容就相当于表里的数据,而书前面的目录就相当于该表的索引.同时,通常情况下,索引所占用的磁盘空间要比表…

基于R树索引的点面关系判断以及效率优化统计

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景在之前的博客中,我分别介绍了基于网格的空间索引(http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/p/5148185.html)以及四叉树和网格结合的联合索引(http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/p/6641449.html),要解决的问题均是判断一个点落在了面图层中的哪个面要素中.单从算法层面上分析,以上两种索引…

MySQL之B+树索引(转自掘金小册 MySQL是怎样运行的，版权归作者所有！)

每个索引都对应一棵B+树,B+树分为好多层,最下边一层是叶子节点,其余的是内节点.所有用户记录都存储在B+树的叶子节点,所有目录项记录都存储在内节点. InnoDB存储引擎会自动为主键(如果没有它会自动帮我们添加)建立聚簇索引,聚簇索引的叶子节点包含完整的用户记录. 我们可以为自己感兴趣的列建立二级索引,二级索引的叶子节点包含的用户记录由索引列 + 主键组成,所以如果想通过二级索引来查找完整的用户记录的话,需要通过回表操作,也就是在通过二级索引找到主键值之后再到聚簇索引中查找完整的用户记录. B…