数据库总结(一)--数据库中的索引技术——哈希索引

原文链接

目录

数据库中的索引技术——哈希索引

---

数据库中的索引技术——哈希索引

1、哈希索引

哈希索引（hash index）基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效。对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码（hash code），哈希码是一个较小的值，并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。

对于hash相同的，采用链表的方式解决冲突。类似于hashmap。因为索引的结构是十分紧凑的，所以hash索引的查询很快。

举例：

hash索引的限制：

• 哈希索引只包含哈希值和行指针，而不存储字段值，所以不能使用索引中的值来避免读取行。
• 哈希索引数据并不是按照索引值顺序存储的，所以也就无法用于排序。
• 哈希索引也不支持部分索引列匹配查找，因为哈希索引始终是使用索引列的全部内容来计算哈希值的。
• 哈希索引只支持等值比较查询，包括=、IN()、<>（注意<>和<=>是不同的操作）。也不支持任何范围查询，例如WHERE price>100。
• 访问哈希索引的数据非常快，除非有很多哈希冲突（不同的索引列值却有相同的哈希值）。当出现哈希冲突的时候，存储引擎必须遍历链表中所有的行指针，逐行进行比较，直到找到所有符合条件的行。
• 如果哈希冲突很多的话，一些索引维护操作的代价也会很高。例如，如果在某个选择性很低（哈希冲突很多）的列上建立哈希索引，那么当从表中删除一行时，存储引擎需要遍历对应哈希值的链表中的每一行，找到并删除对应行的引用，冲突越多，代价越大。

2、自适应哈希

在Mysql中InnoDB引擎有一个特殊的功能叫做自适应哈希索引，它会在内存中基于B-Tree索引的基础上面创建一个哈希索引，这让B-Tree索引具备了一些哈希索引的优点。

创建自定义哈希索引：

如果存储引擎不支持哈希索引，则可以模拟像InnoDB一样创建哈希索引，这可以享受一些哈希索引的便利，例如只需要很小的索引就可以为超长的键创建索引。
思路：在B-Tree基础上创建一个伪哈希索引。这和真正的哈希索引不是一回事，因为还是使用B-Tree进行查找，但是它使用哈希值而不是键本身进行索引查找。你需要做的就是在查询的WHERE子句中手动指定使用哈希函数。