一句话解释MySql 底层索引结构为什么使用B+tree而不用哈希?

Mysql 的索引使用的数据结构为什么采用B+Tree,而不采用Hash表、红黑树等其他数据结构 为什么不使用Hash表 使用Hash表存在的问题: Hash表必须要有hash算法,这个算法还要足够优秀来保证你的数据能够很好的散列,如果存在大量的hash冲突或者hash碰撞,会导致一部分查询效率非常低 即使算法足够优秀,如果进行范围查询,需要逐一对比每一个元素值,效率很低,并且在生产环境中大部分的查询是范围查询,如果还需要排序那就更低了 hash比较浪费内存空间,而内存是非常宝贵的资源 为什么不使用AVL、BST、红黑树 使用这些二叉树存在的问题: 每一个分支有且尽有两个子节点,当需要向其中插 阅读详情

加速查找速度的数据结构,常见的有两类:

(1)哈希,例如HashMap,查询/插入/修改/删除的平均时间复杂度都是O(1);

(2)树,例如平衡二叉搜索树,查询/插入/修改/删除的平均时间复杂度都是O(log2N);

可以看到,不管是读请求,还是写请求,哈希类型的索引,都要比树型的索引更快一些,

解答:

1. 因为 哈希出现范围查看时间复杂度会退化 O(n);

2. mysql 5.5之后 默认使用的InnoDB引擎 ,而InnoDB 不支持哈希!

MySql BTree和Hash索引的比较,为什么InnoDB不使用Hash索引 MYSQL 索引分析 1.B+Tree 之所以Btree能加快访问数据的速度,是因为存储引擎不再需要进行全表扫描 只需要从索引的根节点开始进行搜索,根节点的槽中存放了指向子节点的指针, 存储引擎会根据这些指针向下层查找,而这些指针实际上定义了子节点页中值的上限和下线 比如: create table people( xing varchar(20) not null, ming varchar(... 阅读详情

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为什么Mysql用B+树做索引而不用B-树或红黑树或hash

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所以,在MySQL的索引结构中,并没有选择二叉树或者红黑树,而选择的是B+Tree,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。上述是MySQL中所支持的所有的索引结构,接下来,我们再来看看不同的存储引擎对于索引结构的支持情况。上述是标准的B+Tree的数据结构,接下来,我们再来看看MySQL中优化之后的B+Tree。MySQL的索引是在存储引擎层实现的,不同的存储引擎有不同的索引结构,主要包含以下几种。

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