MySQL的索引的实现方式以及Btree索引和hash索引的区别

2023-10-29 02:58

本文主要是介绍MySQL的索引的实现方式以及Btree索引和hash索引的区别,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、索引的实现方式

1 B+树

   我们经常听到B+树就是这个概念,用这个树的目的和红黑树差不多,也是为了尽量保持树的平衡,当然红黑树是二叉树,但B+树就不是二叉树了,节点下面可以有多个子节点,数据库开发商会设置子节点数的一个最大值,这个值不会太小,所以B+树一般来说比较矮胖,而红黑树就比较瘦高了。

关于B+树的插入,删除,会涉及到一些算法以保持树的平衡,这里就不详述了。ORACLE的默认索引就是这种结构的。

如果经常需要同时对两个字段进行AND查询,那么使用两个单独索引不如建立一个复合索引,因为两个单独索引通常数据库只能使用其中一个,而使用复合索引因为索引本身就对应到两个字段上的,效率会有很大提高。

2 散列索引

   第二种索引叫做散列索引,就是通过散列函数来定位的一种索引,不过很少有单独使用散列索引的,反而是散列文件组织用的比较多。

散列文件组织就是根据一个键通过散列计算把对应的记录都放到同一个槽中,这样的话相同的键值对应的记录就一定是放在同一个文件里了,也就减少了文件读取的次数,提高了效率。

散列索引呢就是根据对应键的散列码来找到最终的索引项的技术,其实和B树就差不多了,也就是一种索引之上的二级辅助索引,我理解散列索引都是二级或更高级的稀疏索引,否则桶就太多了,效率也不会很高。

3 位图索引

   位图索引是一种针对多个字段的简单查询设计一种特殊的索引,适用范围比较小,只适用于字段值固定并且值的种类很少的情况,比如性别,只能有男和女,或者级别,状态等等,并且只有在同时对多个这样的字段查询时才能体现出位图的优势。

位图的基本思想就是对每一个条件都用0或者1来表示,如有5条记录,性别分别是男,女,男,男,女,那么如果使用位图索引就会建立两个位图,对应男的10110和对应女的01001,这样做有什么好处呢,就是如果同时对多个这种类型的字段进行and或or查询时,可以使用按位与和按位或来直接得到结果了。

二、B-Tree索引和Hash索引区别

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,主要有以下这些。

1 Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询,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,不能用于基于范围的过滤,因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系,并不能保证和Hash运算前完全一样。

2 Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。

由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值,而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样,所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算;

3 Hash 索引不能利用部分索引键查询。

对于组合索引,Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值,而不是单独计算 Hash 值,所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候,Hash 索引也无法被利用。

4 Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。

前面已经知道,Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后,将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中,由于不同索引键存在相同 Hash 值,所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数,也无法从 Hash 索引中直接完成查询,还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较,并得到相应的结果。

5 Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。

对于选择性比较低的索引键,如果创建 Hash 索引,那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦,会浪费多次表数据的访问,而造成整体性能低下。

这篇关于MySQL的索引的实现方式以及Btree索引和hash索引的区别的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/297793

相关文章

SpringBoot集成redisson实现延时队列教程

《SpringBoot集成redisson实现延时队列教程》文章介绍了使用Redisson实现延迟队列的完整步骤,包括依赖导入、Redis配置、工具类封装、业务枚举定义、执行器实现、Bean创建、消费... 目录1、先给项目导入Redisson依赖2、配置redis3、创建 RedissonConfig 配

SpringBoot中@Value注入静态变量方式

《SpringBoot中@Value注入静态变量方式》SpringBoot中静态变量无法直接用@Value注入,需通过setter方法,@Value(${})从属性文件获取值,@Value(#{})用... 目录项目场景解决方案注解说明1、@Value("${}")使用示例2、@Value("#{}"php

SpringBoot分段处理List集合多线程批量插入数据方式

《SpringBoot分段处理List集合多线程批量插入数据方式》文章介绍如何处理大数据量List批量插入数据库的优化方案:通过拆分List并分配独立线程处理,结合Spring线程池与异步方法提升效率... 目录项目场景解决方案1.实体类2.Mapper3.spring容器注入线程池bejsan对象4.创建

Python的Darts库实现时间序列预测

《Python的Darts库实现时间序列预测》Darts一个集统计、机器学习与深度学习模型于一体的Python时间序列预测库,本文主要介绍了Python的Darts库实现时间序列预测,感兴趣的可以了解... 目录目录一、什么是 Darts?二、安装与基本配置安装 Darts导入基础模块三、时间序列数据结构与

Python使用FastAPI实现大文件分片上传与断点续传功能

《Python使用FastAPI实现大文件分片上传与断点续传功能》大文件直传常遇到超时、网络抖动失败、失败后只能重传的问题,分片上传+断点续传可以把大文件拆成若干小块逐个上传,并在中断后从已完成分片继... 目录一、接口设计二、服务端实现(FastAPI)2.1 运行环境2.2 目录结构建议2.3 serv

C#实现千万数据秒级导入的代码

《C#实现千万数据秒级导入的代码》在实际开发中excel导入很常见,现代社会中很容易遇到大数据处理业务,所以本文我就给大家分享一下千万数据秒级导入怎么实现,文中有详细的代码示例供大家参考,需要的朋友可... 目录前言一、数据存储二、处理逻辑优化前代码处理逻辑优化后的代码总结前言在实际开发中excel导入很

SpringBoot+RustFS 实现文件切片极速上传的实例代码

《SpringBoot+RustFS实现文件切片极速上传的实例代码》本文介绍利用SpringBoot和RustFS构建高性能文件切片上传系统,实现大文件秒传、断点续传和分片上传等功能,具有一定的参考... 目录一、为什么选择 RustFS + SpringBoot?二、环境准备与部署2.1 安装 RustF

Nginx部署HTTP/3的实现步骤

《Nginx部署HTTP/3的实现步骤》本文介绍了在Nginx中部署HTTP/3的详细步骤,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学... 目录前提条件第一步:安装必要的依赖库第二步:获取并构建 BoringSSL第三步:获取 Nginx

MySQL的JDBC编程详解

《MySQL的JDBC编程详解》:本文主要介绍MySQL的JDBC编程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录前言一、前置知识1. 引入依赖2. 认识 url二、JDBC 操作流程1. JDBC 的写操作2. JDBC 的读操作总结前言本文介绍了mysq

java.sql.SQLTransientConnectionException连接超时异常原因及解决方案

《java.sql.SQLTransientConnectionException连接超时异常原因及解决方案》:本文主要介绍java.sql.SQLTransientConnectionExcep... 目录一、引言二、异常信息分析三、可能的原因3.1 连接池配置不合理3.2 数据库负载过高3.3 连接泄漏