一.介绍 哈希(hash)是一种非常快的查找方法,一般情况下查找的时间复杂度为O(1).常用于连接(join)操作,如Oracle中的哈希连接(hash join). InnoDB存储引擎会监控对表上索引的查找,如果观察到建立哈希索引可以带来速度的提升,则建立哈希索引,所以称之为自适应(adaptive)的. 自适应哈希索引通过缓冲池的B+树构造而来,因此建立的速度很快.而且不需要将整个表都建哈希索引,InnoDB存储引擎会自动根据访问的频率 和模式来为某些页建立哈希索引. 二.示例 三.限制

自适应哈希索引采用之前讨论的哈希表的方式实现,不同的是,这仅是数据库自身创建并使用的,DBA本身并不能对其进行干预.自适应哈希索引近哈希函数映射到一个哈希表中,因此对于字典类型的查找非常快速,如SELECT * FROM TABLE WHERE index_col='xxx'但是对于范围查找就无能为力.通过SHOW ENGINE INNODB STATUS 可以看到当前自适应哈希索引的使用情况 ------------------------------------- INSERT BUFFER

众所周知,InnoDB使用的索引结构是B+树,但其实它还支持另一种索引:自适应哈希索引. 哈希表是数组+链表的形式.通过哈希函数计算每个节点数据中键所对应的哈希桶位置,如果出现哈希冲突,就使用拉链法来解决.更多内容可以参考 百度百科-哈希表 从以上可以知道,哈希表查找最优情况下是查找一次.而InnoDB使用的是B+树,最优情况下的查找次数根据层数决定.因此为了提高查询效率,InnoDB便允许使用自适应哈希来提高性能. 可以通过参数 innodb_adaptive_hash_index 来决定是否

两次写: 场景: 当发生数据库宕机时,可能innodb存储引擎正在写入某个页到表中,而这个页只写了一部分,这种情况被称为部分写失效,如果发生,可以通过重做日志进行恢复,重做日志中记录的是对页的物理操作:例如偏移量 800,写‘aaaa’记录.如果这个页本身已经发生了损坏,再对其进行重做是没有意义的,这就是说,在应用(apply)重做日志前,用户需要一个页的副本,当写入失效发生时,先通过页的副本来还原该页,再进行重做,这就是两次写(doublewrite) 组成: doublewrite由两部分组

哈希索引 哈希索引就是通过一个哈希函数计算出某个key的hash值,并以这个hash值去找到目标数据.例如:对于数据库的一行数据,对其主键进行hash运算,得到一个地址,这个地址指向这行记录的存储地址,key与hash值的对应关系就构成了哈希索引.根据某一列进行查询时,如果为这一列建立了哈希索引,那查询的速度是非常快的,只需对其进行一次hash运算即可直接得到地址拿到数据,时间复杂度为O(1). 但是众多MySQL存储引擎中,支持哈希索引的引擎却比较少,如Memory.NDB等.广泛使用的Inn

Adaptive Hash Index, AHI 场景 比如我们每次从辅助索引查询到对应记录的主键,然后还要用主键作为search key去搜索主键B+tree才能找到记录. 当这种搜索变多了,innoDB引擎会进行优化. 维护索引叶页面中所有记录的索引键值(或键值前缀)到索引叶页面位置的Hash映射关系, 能够根据索引键值(前缀)快速定位到叶页面满足条件记录的Offset,减少了B+树Search Path的代价,将B+树从Root页面至Leaf页面的路径定位,优化为Hash Index的快速

SQL Server2014 哈希索引原理 翻译自:http://www.sqlservercentral.com/blogs/sql-and-sql-only/2015/09/08/hekaton-part-6-hash-indexes-intro/ 跟哈希 join,哈希 聚合的原理一样,了解哈希索引的原理也会同时明白哈希 join和哈希 聚合的原理 SQL Server 2014推出的的新索引类型叫做 hash index.介绍hash index之前一定要介绍哈希函数这样会让大家更明白哈

  导读 在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种,我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议. 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t(aid int unsigned not null auto_increment,userid int unsigned not null default 0,username varchar(20) not null default ‘

导读 在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种,我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议. 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t(aid int unsigned not null auto_increment,userid int unsigned not null default 0,username varchar(20) not null default ‘’,

没有索引时mysql是如何查询到数据的 索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tree索

导读 在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种,我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议. 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t(aid int unsigned not null auto_increment,userid int unsigned not null default 0,username varchar(20) not null default ‘’,

本文系阅读<高性能MySQL>,Baron Schwartz等著一书中第五章 创建高性能的索引的笔记,索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构. 索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对性能的影响愈发重要.在数据量较小且负载较低时,不恰当的索引对性能的影响可能还不明显,但当数据量逐渐增大时,性能则会急剧下降. 索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引有时比一个好的索引性能要好两个数量级. 索引基础 在mysql中

一.背景 前面我们讲了SQL分析和索引优化都涉及到了索引,那么什么是索引,它的模型有什么,实现的机制是什么,今天我们来好好讨论下. 二.索引的介绍 索引就相当书的目录,比如一本500页的书,如果你想快速找到其中的某一个知识点,在不借助目录的情况下,你得一点点慢慢的找,要找好一会儿.同样,对于数据库的表,而言,索引就是它的“目录”,提高了数据查询的效率. 比如要运行下面的查询: select first_name from actor where actor_id=5; 如果在actor_id列上

合集目录 MySQL专题1: 字段和索引 Float.Decimal 存储金额的区别? MySQL中存在 float, double 等非标准数据类型, 也有 decimal 这种标准数据类型 其区别在于: float, double等非标准类型在DB中保存的是近似值, 而Decimal则以字符串的形式保存数值. float和double 数据的精确度取决于分配给每种数据类型的存储长度, 其中float分配了4字节, 而double分配了8字节, 采用float和double本来就是不准的 de

想法非常简单,在标准的B-Tree索引上创建一个伪哈希索引.它和真正的哈希索引不是一回事,因为它还是使用B-Tree索引进行查找.然而,它将会使用键的哈希值进行查找,而不是键自身.你所要做的事情就是在where子句中手动地定义哈希函数. 例子:URL查找. URL通常会导致B-Tree索引变大,因为它们非常长.通常会按照下面的方式来查找URL表. mysql>select id from url where url='http://www.mysql.com'; 但是,如果移除掉url列上的索引

1.哈希索引 :(hash index)基于哈希表实现,只有精确匹配到索引列的查询,才会起到效果.对于每一行数据,存储引擎都会对所有的索引列计算出一个哈希码(hash code),哈希码是一个较小的整数值,并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样. 2.只有Memory存储引擎显式支持哈希索引,但是原理可以用在伪哈希索引上表结构如下: create table test_hash( fname varchar(100) not null default '', lname varchar(100

哈希算法 哈希算法时间复杂度为O(1),且不只存在于索引中,每个数据库应用中都存在该数据结构. 哈希表 哈希表也为散列表,又直接寻址改进而来.在哈希的方式下,一个元素k处于h(k)中,即利用哈希函数h,根据关键字k计算出槽的位置.函数h将关键字域映射到哈希表T[0...m-1]的槽位上.     上图中哈希函数h有可能将两个不同的关键字映射到相同的位置,这叫做碰撞,在数据库中一般采用链接法来解决.在链接法中,将散列到同一槽位的元素放在一个链表中,如下图所示:     InnoDB存储引擎中的哈希

B+树是一个平衡的多叉树.B+树从根节点到叶子节点的搜索效率基本相当,不会出现大幅波动. 哈希索引采用一定的哈希算法,把键值换成新的哈希值,检索时不需要类似B+树那样从根节点逐级查找,只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置. 两者的区别: 1.hash索引仅满足“=”.“IN”和“<=>”查询,不能使用范围查询 (等值查询.哈希索引具有绝对优势(前提是:没有大量重复键值,如果大量重复键值时,哈希索引的效率很低,因为存在所谓的哈希碰撞问题.)) 2.hash索引无法被用来进行数据的排序操作 3

构建哈希的过程 select过程 长字符串下,构建索引可通过自定义哈希作为索引,本人通过实验,在3百多个数据记录的下,性能效果很明显,完全不是一个等级.以下为索引前后几种情况对比 无索引的url:直接通过无索引url 通过构建url的哈希索引:用bigint类型存储索引字段crc_url 在哈希索引下,几乎都是0秒完成. 当然,如果直接使用url作为索引,即用B-Tree存储url存储的内容会很大. 此外,考虑到哈希可能冲突,所以需要另外加上url进行唯一匹配. 在where字句中,优化器会根据

本篇文章的主旨是对InnoDB存储引擎支持的索引做一个概述,并对索引内部的机制做一个深入的解析,通过了解索引内部构造来了解哪里可以使用索引. 1.InnoDB存储引擎支持以下几种常见的索引: B+树索引 全文索引 哈希索引 前面已经提到过,InnoDB存储引擎支持的哈希索引时自适应的,InnoDB存储引擎会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引,不能人为干预是否在一张表中生成哈希索引. B+树索引就是传统意义上的索引,这是目前关系型数据库中查找最为常用和最为有效的索引.B+树索引的构造类似于二叉树