数据库索引（Hash和B+）

た入场券 2023-02-11 03:21 23阅读 0赞

## 数据库索引（Hash和B+） ##

**我们知道数据库索引有两种方式**  
**第一**：Hash表  
**第二**：B+树

## Hash表 ##

**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。**  
**哈希索引比起B树索引简单，因为它不需要遍历B树，所以访问速度会更快**

**特点：**

1，哈希索引只包含哈希值和行指针，而不存储字段值，所以不能直接使用索引中的值来读取行。  
2，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。  
3，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。  
4，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。  
5，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。  
6，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。

## B+树 ##

①.全值匹配：指的是和索引中所有列进行匹配。假设以(姓，名，出生日期)三个数据项建立复合索引，那么可以查找姓名为张三，出生日期在2000-12-12的人

②.匹配最左前缀：假设以(姓，名，出生日期)三个数据项建立复合索引，可以查找所有姓张的人

③.匹配列前缀：假设有姓为司徒的人，我们也可以查找第一列的前缀部分，如查找所有以司开头的姓的人

④.匹配范围值：可以查找所有在李和张之间的姓的人，注意范围查询只在复合索引的优先排序的第一列。（假设姓名按照拼音排序）

⑤.精确匹配前面列并范围匹配后一列：可以查找姓李并出生日期在2000-12-12之后的人或姓名为张三并出生日期在2000-12-12之后的人，注意范围第一个范围查询后面的列无法再使用索引查询

⑥.只访问索引的查询：即查询只需访问索引，而无需访问数据行。

**B+ Tree索引缺点**  
①.如果不是按照索引的最左列开始查找，则无法使用索引。如无法查找名为龙的人，也无法查找在2000-12-12之后出生的人，当然也无法查找姓中以龙结尾的人（注意为和含有的区别）

②.不能跳过索引中的列：无法查找姓李并在2000-12-12之后出生的人

③.如果查询中包括某个列的范围查询，则其右边所有列都无法使用索引优化查询