MySQL的B+树索引和hash索引的区别[通俗易懂]

MySQL的B+树索引和hash索引的区别[通俗易懂]简述一下索引: 索引是数据库表中一列或多列的值进行排序的一种数据结构;索引分为聚集索引和非聚集索引,聚集索引查询类似书的目录,快速定位查找的数据,非聚集索引查询一般需要再次回表查询一次,如果不使用索引

MySQL的B+树索引和hash索引的区别

简述一下索引:

索引是数据库表中一列或多列的值进行排序的一种数据结构;索引分为聚集索引和非聚集索引,聚集索引查询类似书的目录,快速定位查找的数据,非聚集索引查询一般需要再次回表查询一次,如果不使用索引就会进行全表扫描;还有可以进行多字段组成联合索引,但是要符合最左匹配原则要求。

如果使用覆盖索引就可以不回表扫描。
索引类型:InnoDB引擎,默认B+树(O(logN))、Hash索引 B树索引 O(1)

1、由于底层是使用hash表,以key-value存储,无法直接通过索引查询,只选择一个数据hash索引更快,但是如果选择N条数据,hash索引的时间复杂度是O(N),由于B+树索引有序,且叶子节点有链表连接,查询效率比hash索引快
2、索引在硬盘保存,一般不会一次性保存到内存中,B+树可以设计允许数据分批加载,同时树的高度较低,查询速率较快
3、硬盘的I/O速度相比内存来说非常慢,而索引是用于加快查询速度的,需要减少I/O操作,内存和磁盘以页为单位交换数据,为了减少I/O,索引在新建节点的时候,是直接申请一个页的空间,存储分配是按页对齐,就实现了一个节点一次I/O。
4、B+ 树是平衡树,它查找任意节点所耗费的时间都是完全相同的,比较的次数就是 B+ 树的高度

B+ Tree索引和Hash索引区别?

哈希索引适合等值查询,但是无法进行范围查询 和模糊查询
哈希索引没办法利用索引完成排序
哈希索引不支持多列联合索引的最左匹配规则
如果有大量重复键值的情况下,哈希索引的效率会很低,因为存在哈希碰撞问题

索引的种类有哪些?分别的特点是什么?

普通索引:加速查询
唯一索引:加速查询 + 列值唯一 + 可以为null
主键索引:加速查询 + 列值唯一 + 不可为null + 表中只有一个
组合索引:多列值组成一个索引,专用于组合搜索,效率大于索引合并
全文索引:对文本的内容进行分词,进行搜索

不适合作为索引

更新频繁的字段不适合创建索引
不会出现在where子句中的字段

聚簇索引和非聚簇索引的区别

  1. 在 InnoDB 里,索引B+ Tree的叶子节点存储了整行数据的是主键索引,也被称之为聚簇索引。而索引B+ Tree的叶子节点存储了主键的值的是非主键索引,也被称之为非聚簇索引**
  1. 聚簇索引查询会更快,因为主键索引树的叶子节点直接就是我们要查询的整行数据了。而非主键索引的叶子节点是主键的值,查到主键的值以后,还需要再通过主键的值再进行一次查询。通过覆盖索引也可以只查询一次。**
  2. 覆盖索引(covering index)指一个查询语句的执行只用从索引中就能够取得,不必从数据表中读取。也可以称之为实现了索引覆盖。**
  3. 当一条查询语句符合覆盖索引条件时,MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据,这样避免了查到索引后再返回表操作,减少I/O提高效率。**

联合索引、最左前缀匹配

创建联合索引时,会选择识别度最高的放在最左边,由于mysql遵循最左前缀匹配原则,从联合索引最左边开始匹配。创建一个联合索引(key1,key2,key3),其实创建了(key1)(key1,key2)(key1,key2,key3)三个索引。

索引下推、查询优化

mysql 5.6版本优化内容:Index Condition Pushdown(索引下推)默认开启,
比如:

people表中(zipcode,lastname,firstname)构成一个索引

SELECT * FROM people WHERE zipcode="95054" AND lastname LIKE "%etrunia%" AND address LIKE "%Main Street%";
  • 如果没有使用索引下推技术,则MySQL会通过zipcode=”95054″从存储引擎中查询对应的数据,返回到MySQL服务端,然后MySQL服务端基于lastname LIKE “%etrunia%”和address LIKE “%Main Street%”来判断数据是否符合条件。
  • 如果使用了索引下推技术,则MYSQL首先会返回符合zipcode=”95054″的索引,然后根据lastname LIKE “%etrunia%”和address LIKE “%Main Street%”来判断索引是否符合条件。如果符合条件,则根据该索引来定位对应的数据,如果不符合,则直接reject掉。有了索引下推优化,可以在有like条件查询的情况下,减少回表次数。

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