三十二、【进阶】hash索引结构

最新推荐文章于 2025-02-25 15:46:38 发布
原创 最新推荐文章于 2025-02-25 15:46:38 发布
· 675 阅读 · 1 ·
版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#哈希算法 #算法 #mysql

本文探讨了hash索引的工作原理，通过hash算法将键值映射到槽位并存于hash表中，同时介绍了其在不同存储引擎中的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、hash索引结构

（1）简述：

        hash索引，就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。

（2）图示：

2、hash索引结构 

 3、hash索引的存储引擎支持

第38讲：MySQL索引结构之Hash索引数据结构
江晓龙的博客
11-16 8102
如下图所示，我们想对user_name这一列添加hash索引，首先会将user_name这一列的字段内容转换成新的hash值，然后通过hash函数将数据写入到对应的槽位上，例如小红这条的数据，通过hash函数计算出要分配的槽位，然后会将索引字段的值和这一条数据的hash值都写入到槽位中，在查询小红这条数据时，通过槽位中记录的hash值就可以找到对应的这条数据。哈希索引就是采用了一定的HASH算法，将key元素换成新的hash值，然后映射到对应的槽位上，最终存储在hash表。无法利用索引完成排序操作。
【深入理解MySQL的索引数据结构】
我是Java程序员廖志伟，感谢朋友们的支持！不定期贡献一篇高品质、过万文字、图文并茂且附有视频解说、满载代码示例注释的良心之作，坚决杜绝粗制乱造。
05-12 510
我出书啦！！！《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术（基础篇）》（计算机技术开发与应用丛书）
mysql索引（四）索引的数据结构HASH
camellia的博客
07-13 965
我们常用的索引数据结构比较多的是B+TREE。 还有另一种索引数据结构是hash，但是innoDB、mysiam数据引擎不支持hash数据结构。 不同的存储引擎支持的索引类型也不一样： InnoDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引； MyISAM 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引； Memory 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Hash 等索引，不支持 Full
Hash索引
myloverxx的博客
09-20 1407
Hash索引 有些数据库的存储引擎还支持Hash这个数据结构来作为其索引。Hash结构想必大家已经非常熟悉了，这是根据Hash函数的运算，只需一次定位，便能找到需要查询数据所在的头。不像B+索引先从根节点再到非叶子节点再到叶子节点这样才能访问到我们的数据，这样呢可能会经过多次的IO访问，所以呢Hash索引的效率理论上要高于B+树索引 如图所示，比如说我们要查找 叫 Sandra Dee 的这么一个人，那么根据Hash函数对key Sandra Dee 的运算只需一次我们便能定位到 152 号头，就是15
13.进阶-索引-结构-hash
m0_63464979的博客
07-06 484
在操作的时候首先第一步，他先需要去算出这张表当中每一行数据他的哈希值，接下来再拿到我们的name字段的所有值，然后针对name字段的所有值通过它内部的哈希函数区计算每一个name值他应该落在哪一个哈希表的槽位上。，在大数据量的情况下，计算杨逍的时候，杨逍计算出来的结果它对应的槽位也是005，这种情况叫做哈希冲突。只需要在金庸后面增加一个链表，在链表当中区记录杨逍以及杨逍对应的这一行的哈希值。哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。
索引的数据结构（Hash、B+Tree）
qq_44837912的博客
02-17 762
一. 索引的数据结构分类 Hash B+Tree 二. Hash 无序的Hash表 【特点介绍】：虽然无序的Hash表可以快速的精确查询，但是不支持范围查询。若索引采用无序的Hash表，需扫描全部的数据，导致查询速度很慢； 【使用场景】：等值查询，即Key—Value场景，如：Redis； 有序的Hash表 【特点介绍】：有序的Hash表适合查询静态数据。当进行增、删、改数据时候就会改...
MySQL进阶篇 === 索引结构
最新发布
每天都要努力学习哦~~
02-25 599
在原 B+Tree 的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的 B+Tree，提高区间访问的性能。B-Tree (多路平衡查找树) 以一棵最大度数（max-degree，指一个节点的子节点个数）为5（5阶）的 b-tree 为例（每个节点最多存储4个key，5个指针）在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查询算法，这种数据结构就是索引。为了解决上述问题，可以使用 B-Tree 结构。
进阶学习之数据结构
阳光宅男的博客
06-14 324
数据结构很重要
MYSQL 四、mysql进阶 4（索引的数据结构）
kkkkatoq的博客
06-19 1085
1.为什么使用索引 索引是存储引擎用于快速找到数据记录的一种数据结构，就好比一本教科书的目录部分，通过目录中找到对应文章的页码，便可快速定位到需要的文章。Mysql中也是一样的道理，进行数据查找时，首先查看查询条件是否命中某条索引，符合则通过索引查找相关数据，如果不符合则需要全表扫描，即需要一条一条的查找记录，直到找到与条件符合的记录。 ​​​​ 如上图所示，数据库没有索引的情况下，数据 分布在硬盘的不同位置上面，读取数据时，摆臂需要前后摆动查找数据，这样操作非
【进阶】索引的创建与使用：提升查询性能
[【进阶】索引的创建与使用：提升查询性能](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/019dcf34fad68a6bea31c354e88fd612.png) # 2.1 索引类型的选择 索引类型是索引创建过程中至关重要的决策因素，它直接影响索引...
在mysql中 关于hash索引_Mysql索引结构与索引原理及hash索引介绍
weixin_33305287的博客
01-19 1387
Mysql索引主要包括四种，Btree索引、Hash索引、full-text全文索引、R-tree索引，因为作为一名PHP开发者，并不是专业的DBA，在这里只需要了解第一种开发相关的BTree索引。索引的本质：MySQL官方对索引的定义为：索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据和排序的数据结构。数据库查询是数据库的主要功能之一，最基本的查询算法是顺序查找(linear search)时间复...
MySQL哈希索引以及InnoDB自适应哈希索引
长期更新自学笔记
03-13 4332
一、哈希索引 二、InnoDB自适应哈希索引
数据库索引：Hash索引
XiaoCai
05-07 6080
转载地址：https://www.jianshu.com/p/d0897bfdeedf Hash 本身是一个函数，又被称为散列函数，它可以帮助我们大幅提升检索数据的效率。打个比方，Hash 就好像一个智能前台，你只要告诉它想要查找的人的姓名，它就会告诉你那个人坐在哪个位置，只需要一次交互就可以完成查找，效率非常高。大名鼎鼎的 MD5 就是 Hash 函数的一种。 Hash 算法是通过某种确定性的算法（比如 MD5、SHA1、SHA2、SHA3）将输入转变为输出。相同的输入永远可以得到相同的输出，假设输入内
Mysql索引结构与索引原理及hash索引介绍
大鹏
02-22 406
Mysql索引主要包括四种，Btree索引、Hash索引、full-text全文索引、R-tree索引，因为作为一名PHP开发者，并不是专业的DBA，在这里只需要了解第一种开发相关的BTree索引。 索引的本质：MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据和排序的数据结构。 数据库查询是数据库的主要功能之一，最基本的查询算法是顺序查找（linear search）时间复杂度为O(n)，显然在数据量很大时效率很低。优化的查找算法如二分查找（binary search）、二叉
PostgreSQL索引篇 | Hash索引
weixin_63800030的博客
03-10 2361
PostgreSQL版本为8.4.1 （本文为《PostgreSQL数据库内核分析》一书的总结笔记，需要电子版的可私信我）
索引结构—B+Tree索引、Hash索引、Full-Text(全文)索引、R-Tree(空间)索引
weixin_44991038的博客
07-26 1304
Mysql的索引结构—B+Tree索引、Hash索引、Full-Text(全文)索引、R-Tree(空间)索引
索引数据结构，hash索引，B+tree索引（失效区别）
qq_37837722的博客
03-26 592
https://www.cnblogs.com/vicenteforever/articles/1789613.html https://blog.youkuaiyun.com/superdangbo/article/details/79485724
MySQL数据库——索引（2）-B+Tree、Hash结构，索引分类（聚集索引、二级索引）
li13437542099的博客
09-22 317
在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能，利于排序。哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。： 这种先到二级索引中查找数据，找到主键值，然后再到聚集索引中根据主键值，获取数据的方式，就称之为回表查询。上述我们所看到的结构是标准的B+Tree的数据结构，接下来，我们再来看看MySQL中优化之后的。也就是说，如果树的高度为3，则可以存储 2200w 左右的记录。
Mysql索引——索引结构3（扩展篇）
Alex_cf的博客
12-04 866
Hash索引、二叉搜索树、AVL树、B-tree 、R-tree
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

弦之森

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值