数据库索引 —— 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索
悠扬的幻想天空 - 博客
May 10, 2019 技术 • 作者：悠扬
我傻了，面试时候把Mysql说成Myadmin
实现
索引的实现通常使用B树及其变种B+树。
But，还有一个 自适应哈希索引(adaptive hash index)，InnoDB
代价
- 增加了数据库的存储空间
- 在插入和修改数据时要花费较多的时间，因为索引也要随之变动。
B+树上的常规检索，从根节点到叶子节点的搜索效率基本相当，不会出现大幅波动，而且基于索引的顺序扫描时，也可以利用双向指针快速左右移动，效率非常高。
哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置，速度非常快，碰撞除外。
B+树索引和哈希索引的区别
- 如果是等值查询，那么哈希索引明显有绝对优势，因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值。当然了，这个前提是，键值都是唯一的。
- B+树索引的关键字检索效率比较平均，不像B树那样波动幅度大，在有大量重复键值情况下，哈希索引的效率也是极低的，因为存在所谓的哈希碰撞问题。
- 如果是范围查询检索，这时候哈希索引就毫无用武之地了，因为原先是有序的键值，经过哈希算法后，有可能变成不连续的了，就没办法再利用索引完成范围查询检索。
- 哈希索引也没办法利用索引完成排序，以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询。这种部分模糊查询，其实本质上也是范围查询。
- 哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则。