通过hash算法,也就是压缩算法,可能会很大的值和很小的值落在同一个hash桶里,比如一万个数压缩成1000个数存到hash桶里,也就是会产生hash冲突。 MySQL的InnoDB存储引擎支持以下常见索引:B+tree索引(最关键)、全文索引、Hash索引(内部) 二叉树、二叉查找树 B+tree是通过二叉查找树,再由平衡二叉树,B树演化而来。一...
Hash哈希,只适合等值查询,不适合范围查询。 一般二叉树,可能会特殊化为一个链表,相当于全表扫描。 红黑树,是一种特化的平衡二叉树,MySQL 数据量很大的时候,索引的体积也会很大,内存放不下的而从磁盘读取,树的层次太高的话,读取磁盘的次数就多了。 B-Tree,叶子节点和非叶子节点都保存数据,相同的数据量,B+树...
B+树只有叶节点存放数据,其余节点用来索引,而B-树是每个索引节点都会有Data域。 所以从Mysql(Inoodb)的角度来看,B+树是用来充当索引的,一般来说索引非常大,尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别,所以为了减少内存的占用,索引也会被存储在磁盘上。 那么Mysql如何衡量查询效率呢?– 磁盘IO次数。B-树...
基于Hash表实现，只有Memory存储引擎显式支持哈希索引 ；适合等值查询，如=、in()、<=>，不支持范围查询 ；因为不是按照索引值顺序存储的，就不能像B+Tree索引一样利用索引完成排序 ；Hash索引在查询等值时非常快 ；因为Hash索引始终索引的所有列的全部内容，所以不支持部分索引列的匹配查找 ；如果有大量重复键值得...
1、即使是具有相同特征的key计算出来的位置可能相隔很远,连续查询效率低下。即不支持范围查询。 2、hash索引存储的事计算得到的hash值和行指针,而不存储具体的行值,所以通过hash索引查询数据需要进行两次查询(首先查询行的位置,然后找到具体的数据) 3、hash索引查询数据的前提就是计算hash值,也就是要求key为一个能准...
Hash索引时间复杂度为O(1)，树索引是O(log(n))。Hash 底层是哈希表实现，等值查询，可以快速定位数据...
在这种范围查询中，优势非常大，直接遍历比 500 小的叶子节点就够了。而 Hash 索引是根据 hash 算法来...
树深度、IO次数、访问快，懂？
tree:如平衡二叉搜索树,它的查询/插入/修改/删除的平均时间复杂度都是O(log2(n))。 不管是读请求,还是写请求,hash都要比树型索引更快一些,那为什么索引还要用树型结构呢? 举个栗子: SELECT*FROMstudentWHEREageBETWEEN18AND24 当hash用于范围/排序等条件时,hash的查找的时间复杂度会退化到O(n),而树具有有序...
1、不支持范围查询 2、不支持索引完成排序 3、不支持联合索引的最左前缀匹配规则 通常,B+树索引结构适用于绝大多数场景,像下面这种场景用哈希索引才更有优势: 在HEAP表中,如果存储的数据重复度很低(也就是说基数很大),对该列数据以等值查询为主,没有范围查询、没有排序的时候,特别适合采用哈希索引,例如这种SQL...