zoukankan      html  css  js  c++  java
  • MySQL 索引

    本篇博客以问答的形式介绍MySQL相关的索引知识。
    在网上看到一个大神写的详解,非常好,这里分享一下:http://www.liuzk.com/410.html

    什么是索引?

    索引是一种数据结构,可以帮助我们快速的进行数据的查找。

    索引是个什么样的数据结构呢?

    索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关,在MySQL中使用较多的索引有Hash索引,B+树索引等,而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为:B+树索引。

    Hash索引和B+树索引有什么区别或者说优劣呢?

    首先要知道Hash索引和B+树索引的底层实现原理:

    hash索引底层就是hash表,进行查找时,调用一次hash函数就可以获取到相应的键值,之后进行回表查询获得实际数据。

    B+树底层实现是多路平衡查找树。对于每一次的查询都是从根节点出发,查找到叶子节点方可以获得所查键值,然后根据查询判断是否需要回表查询数据。 B+ 树中各个页之间是通过双向链表连接的,叶子节点中的数据是通过单向链表连接的。

    那么可以看出它们有以下不同:

    • hash索引进行等值查询更快(一般情况下),但是却无法进行范围查询
      因为在hash索引中经过hash函数建立索引之后,索引的顺序与原顺序无法保持一致,不能支持范围查询,而B+树的所有节点皆遵循(左节点小于父节点,右节点大于父节点,多叉树也类似),天然支持范围。

    • hash索引不支持使用索引进行排序,原理同上。

    • hash索引不支持模糊查询以及多列索引的最左前缀匹配。原理也是因为hash函数的不可预测。AAAA和AAAAB的索引没有相关性。

    • hash索引任何时候都避免不了回表查询数据,而B+树在符合某些条件(聚簇索引,覆盖索引等)的时候可以指通过索引完成查询。

    • hash索引虽然在等值查询上比较快,但是不稳定。性能不可预测,当某个键值存在大量重复的时候,发生hash碰撞,此时效率可能极差。而B+树的查询效率比较稳定,对于所有的查询都是从根节点到叶子节点,且树的高度较低。

    因此,在大多数情况下,直接选择B+树索引可以获得稳定且较好的查询速度,而不需要使用hash索引。

  • 相关阅读:
    Leetcode 50.Pow(x,n) By Python
    Leetcode 347.前K个高频元素 By Python
    Leetcode 414.Fizz Buzz By Python
    Leetcode 237.删除链表中的节点 By Python
    Leetcode 20.有效的括号 By Python
    Leetcode 70.爬楼梯 By Python
    Leetcode 190.颠倒二进制位 By Python
    团体程序设计天梯赛 L1-034. 点赞
    Wannafly挑战赛9 C-列一列
    TZOJ Start
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/john1015/p/14145441.html
Copyright © 2011-2022 走看看