数据库索引 —— 路漫漫其修远兮,吾将上下而求索

May 10, 2019 技术

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

  1. 增加了数据库的存储空间
  2. 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。

MySQL索引为啥要选择B+树


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