MySql 自适应哈希索引

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SQL Server和Oracle中的哈希连

接(hash join)。但是SQL Server和Oracle等常见的数据库并不支持哈希索引(hash index)。MySQL的Heap存储引擎默认的索引类型为哈希,

而InnoDB存储引擎提出了另一种实现方法,自适应哈希索引(adaptive hash index)。

  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

1.只能用于等值比较,例如=, <=>,in

2.无法用于排序

3.有冲突可能

4.Mysql自动管理,人为无法干预。

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时间: 2024-08-02 11:00:51

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MySQL中的自适应哈希索引

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

MySQL中自适应哈希索引

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

自适应哈希索引

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. 根据InnoDB的官方文档显示,启用自适应哈希索引后,读取和写入速度可以提高2倍:对于辅助索引的连接操作,性能可以提高5倍.在我看来,自适应哈希索引是非常好的优化模式,其设计思想是数据库自优化

自适应哈希索引(Adaptive Hash Index, AHI) 转

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

MySQL B+树索引和哈希索引的区别

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MySQL B+树索引和哈希索引的区别(转 JD二面)

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SQL Server2014 哈希索引原理

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

mysql btree与hash索引的适用场景和限制

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