数据库索引(BTree索引和Hash索引)

索引

  索引是为了方便查找我们所需要的数据。

mysql支持的索引数据类型

B-Tree索引的特点

B-Tree索引以B+Tree(树)的结构存储数据。

B-Tree索引能够加快数据的查询速度;

B-Tree更适合进行范围查找;

在什么情况下可以用到B树索引

全值匹配的查询;如:order_sn=’987654321’;

匹配最左前缀的查询;

匹配列前缀查询 ;

匹配范围值得查询;

精确匹配左前列并范围匹配另外一列;

只访问索引的查询;

BTree索引的使用限制

如果不是按照索引的最左列开始查找,则无法使用索引。

使用索引时不能跳过索引中的列;

Not in 和<>操作无法使用索引;

如果查询中有某个列的范围查询,则其右边所有的列都无法使用索引;

Hash索引的特点

Hash索引时基于Hash表实现的,只有查询条件精确匹配Hash索引中的所有列时,才能够使用到Hash索引。

对于Hash索引中的所有列,存储引擎都会为每一行计算一个Hash码,Hash索引中存储的就是Hash码。

Hash索引的限制

Hash索引必须进行二次查找

Hash索引无法用于排序

Hash索引不支持部分索引查找也不支持范围查找

Hash索引中Hash码的计算可能存在Hash冲突

为什么要使用索引

索引大大减少了存储引擎需要扫描的数据量

索引可以帮助我们进行排序避免使用临时表

索引可以把随机I/O变为顺序I/O

索引是不是越多越好

索引会增加写操作成本

太多的索引会增加查询优化器的选择时间

原文地址:https://www.cnblogs.com/lovebean/p/10661264.html

时间: 2024-10-08 12:18:50

数据库索引(BTree索引和Hash索引)的相关文章

MYSQL索引B数和Hash索引

B+TreeB+Tree是在B-Tree基础上的一种优化,使其更适合实现外存储索引结构,InnoDB存储引擎就是用B+Tree实现其索引结构. 从上一节中的B-Tree结构图中可以看到每个节点中不仅包含数据的key值,还有data值.而每一个页的存储空间是有限的,如果data数据较大时将会导致每个节点(即一个页)能存储的key的数量很小,当存储的数据量很大时同样会导致B-Tree的深度较大,增大查询时的磁盘I/O次数,进而影响查询效率.在B+Tree中,所有数据记录节点都是按照键值大小顺序存放在

索引的分类--B-Tree索引和Hash索引

索引是存储引擎用来快速查找记录的一种数据结构,按照实现的方式有不同的种类,想B-Tree索引,hash索引,空间数据索引和全文索引等.下面主要说一下B-Tree索引和Hash索引.人们在谈论索引的时候如果没有特别说明,一般指的是B-Tree索引.B-Tree索引是使用B-Tree数据结构来存储索引的.B-Tree通常意味着所有的值是按照顺序存储的.B-Tree树有如下几个特征:⑴树中每个结点至多有m 棵子树:⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树:⑶除根结点之外的所有非终端结点至少有[m/2]

MySQL的btree索引和hash索引&amp;聚集索引

1,BTREE是多叉树,多路径搜索树.有N棵子树的节点它包含N-1个关键字,例如,有3个子树的非叶子节点,那么就有2个关键字,每个关键字不保存数据,只用来存储索引(在索引存储数据时,将索引指向关键字的值也存储进来.最终实现key = &get; value结构).所有的数据最终都要落在叶子节点,所有的叶子节点包括关键字信息以及指向这些关键字的指针,而且叶子节点是根据关键字大小.顺序链接的.所有的叶子节点都必须有个链表指针把数据串起来.所以,所有非叶子节点可以看成索引部分,包括子树中最大值或最小值

MySQL数据库学习【第九篇】索引原理与慢查询优化

一.介绍 1.什么是索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 2.为什么要有索引呢? 索引在MySQL中也叫做"键",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,索引对于性能的影响愈发重要.索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.

图解MySQL索引--B-Tree(B+Tree)

看了很多关于索引的博客,讲的大同小异.但是始终没有让我明白关于索引的一些概念,如B-Tree索引,Hash索引,唯一索引....或许有很多人和我一样,没搞清楚概念就开始研究B-Tree,B+Tree等结构,导致在面试的时候答非所问! 索引是什么? 索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构. 索引能干什么? 提高数据查询的效率. 索引:排好序的快速查找数据结构!索引会影响where后面的查找,和order by 后面的排序. 一.索引的分类 1??从存储结构上来划分:BTree索引(B-Tree

警惕 InnoDB 和 MyISAM 创建 Hash 索引陷阱

MySql 常见存储引擎 InnoDB 和 MyISAM 都不支持 Hash 索引,它们默认的索引都是 B-Tree.但是如果你在创建索引的时候定义其类型为 Hash,MySql 并不会报错,而且你通过 SHOW CREATE TABLE 查看该索引也是 Hash,只不过该索引实际上还是 B-Tree.比如表 data_dict 的 DDL: CREATE TABLE `data_dict` ( `data_type` varchar(32) NOT NULL COMMENT '数据字典类型',

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:my

MySQL的btree索引和hash索引的区别

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

数据库Hash索引

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.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 索引仅仅能满足等值查询(例如:=,in 等),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