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

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

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

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

也称为散列表 由直接寻址表改进而来.先看直接寻址表 当关键字的全域U比较小时,直接寻址是一种简单而有效的技术.加入某应用要用到一个动态集合,其中每个元素都有一个取自全域U={0,1,...,m-1}的关键字.同时假设没有两个元素具有相同的关键字 用一个数组(即直接寻址表)T[0...m-1]表示动态集合,其中每个位置(或称槽或桶)对应全域U中的一个关键字.图5-38说明了这个问题.槽K指向集合的一个关键字为k的元素.如果该集合没有关键字k的元素,则T[k]=NULL 直接寻址存在一个很明显的问题

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

  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

索引概念 B+树索引分为聚集索引和非聚集索引(辅助索引),但是两者的数据结构都和B+树一样,区别是存放的内容. 可以说数据库必须有索引,没有索引则检索过程变成了顺序查找,O(n)的时间复杂度几乎是不能忍受的.我们非常容易想象出一个只有单关键字组成的表如何使用B+树进行索引,只要将关键字存储到树的节点即可.当数据库一条记录里包含多个字段时,一棵B+树就只能存储主键,如果检索的是非主键字段,则主键索引失去作用,又变成顺序查找了.这时应该在第二个要检索的列上建立第二套索引. 这个索引由独立的B+树来组

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

200 ? "200px" : this.width)!important;} --> 介绍 本篇文章是对Innodb存储引擎的概念进行一个整体的概括,innodb存储引擎的概念是mysql数据库中最关键的几个概念之一,涉及的内容非常的广:由于个人的理解能力有限如果有不对的地方还见谅. MySQL对应InnoDB版本 MySQL 5.1>InnoDB 1.0.X MySQL 5.5>InnoDB 1.1.X MySQL 5.6>InnoDB 1.2.X 后台线程

背景: 继上次介绍 初识 MySQL 5.6 新功能.参数完之后,刚好MySQL 5.7又GA了,在官方测试里看到,MySQL5.7在功能.性能.可用性.安全和监控上又提升了很高.现在看看和MySQL5.6对比,看多了哪些参数:(后续不定时更新) 参数: 1:binlog_group_commit_sync_delay 全局动态变量,单位微妙,默认0,范围:0-1000000(1秒). 表示binlog提交后等待延迟多少时间再同步到磁盘,默认0,不延迟.设置延迟可以让多个事务在用一时刻提交,提高

MySQL内核:InnoDB存储引擎卷1(MySQL领域Oracle ACE专家力作,众多MySQL Oracle ACE力捧,深入MySQL数据库内核源码分析,InnoDB内核开发与优化必备宝典) 姜承尧 蒋鸿翔 饶珑辉 温正湖 著   ISBN 978-7-121-22908-4 2014年5月出版 定价:69.00元 360页 16开 编辑推荐 预售前100位读者送MySQL 5.6 InnoDB存储引擎的架构图 l  <高性能MySQL>配套深度阅读数据库内核解析篇 l  网易资深数据

首先,让我们来了解一下 SHOW INNODB STATUS 输出的基础,它打印了很多关于 InnoDB 内部性能相关的计数器.统计.事务处理信息等.在 MySQL 5 中,InnoDB 的性能统计结果也在 SHOW STATUS 结果中显示了.大部分和 SHOW INNODB STATUS 的其他信息相同,在旧版本中还没有这个功能. SHOW INNODB STATUS 中的很多统计值都是每秒更新一次的,如果你打算利用这些统计值的话,那么最好统计一段时间内的结果.InnoDB 首先输出以下信息

注:以下内容为根据<高性能mysql第三版>和<mysql技术内幕innodb存储引擎>的innodb status部分的个人理解,如果有错误,还望指正!!   innodb存储引擎在show engine innodb status(老版本对应的是show innodb status)输出中,显示除了大量的内部信息,它输出就是一个单独的字符串,没有行和列,内容分为很多小段,每一段对应innodb存储引擎不同部分的信息,其中有一些信息对于innodb开发者来说非常有用,但是,许多信

表定义 MySQL的表包含表名,表空间.索引.列.约束等信息,这些表的元数据我们暂且称为表定义信息. 对于InnoDB来说,MySQL在server层和engine层都有表定义信息.server层的表定义记录在frm文件中,而InnoDB层的表定义信息存储在InnoDB系统表中.例如: InnoDB_SYS_DATAFILES InnoDB_SYS_TABLESTATS InnoDB_SYS_INDEXES InnoDB_SYS_FIELDS InnoDB_SYS_TABLESPACES Inn

创建高性能的索引 1. 索引(在MySQL中也叫做"键(key)")是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构. 2. 索引可以包含一个或多个列的值.如果索引包含多个列,那么列的顺序也十分重要,因为MySQL只能高效低使用索引的最左前缀列. 3. B-Tree索引:当人们谈论索引的时候,如果没有特别执行索引类型,那多半说是B-Tree索引,它使用B-Tree数据结构来存储数据.     1). 可以使用B-Tree索引的查询类型:          a. 全职匹配:全值匹配指的是和索引中

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:my