由于Hash索引数据结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B+Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到叶子节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B+Tree 索引。虽然 Hash 索引效率高，但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端。Hash 索引仅仅能满足”=”,”IN”和”<=>”查询，不能使用范围查询。
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2023-09-20 18:04:58
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# MySQL索引为什么不用String
在数据库管理系统中，索引是一个至关重要的概念。它起到加速数据检索的作用，而在 MySQL 中，选择合适的索引数据类型尤其重要。本文将探讨为什么在 MySQL 中不推荐使用 String 类型作为索引，并通过代码示例加以说明。
## 索引的基本概念
索引是数据库中一种数据结构，用于提高数据查找速度。它类似于书本的目录，让数据库引擎更快地找到数据位置。常
在我们的印象中，mysql数据表里无非就是存储一行行的数据。跟个excel似的。直接遍历这一行行数据，性能就是O(n)，比较慢。为了加速查询，使用了B+树来做索引，将查询性能优化到了O(lg(n))。但问题就来了，查询数据性能在 lg(n) 级别的数据结构有很多，比如redis的zset里用到的跳表，也是lg(n)，并且实现还贼简单。那为什么mysql的索引，不使用跳表呢？我们今天就来聊聊这个话题
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2023-08-31 14:48:08
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1、Hash索引的效率比树索引效率高,为什么不使用Hash索引？1）Hash索引仅仅能够满足“=”，“IN”和“<=>”查询，不能使用范围查询。 由于Hash索引比较的是进行Hash运算之后的Hash值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的Hash算法处理之后的Hash值得大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。 2）Hash索引无法被用来避免数据的排
MYSQL调优（四）之索引优化1、MYSQL的索引2、索引的基本知识3、哈希索引4、组合索引5、聚簇索引与非聚簇索引6、页分裂与页合并7、覆盖索引8、Join算法9、索引监控 1、MYSQL的索引mysql的innoDB存储引擎使用的是B+树的结构。为什么不用hash、二叉树或者B树呢？hash： hash的缺点：利用hash存储的话需要将所有的数据文件添加到内存，比较浪费内存空间。如果所有的都
Hash 索引的限制和弊端Hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B+Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B+Tree 索引。可能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B+Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B+ree 索引呢？任何事物都是有两面性
MySql的索引数据结构适当的索引会大大提高查询速度，但同时会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引。MySQL主要有两种索引结构：Hash索引和B+树索引。 Hash索引是将索引字段转化为hashcode，仅支持Memory引擎。 B+ 树是一种多路平衡查询树，是多叉树。对比普通二叉树，可以减少磁盘IO，提高
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2024-01-21 05:35:52
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MySQL现在使用的引擎是innoDB，是现在MySQL默认的存储引擎。MySQL索引背后的数据结构是一棵B+树，那为什么MySQL不用其他的数据结构，而使用B+树呢。我们学习了很多关于搜索的数据结构，那些都不能够使用吗？首先二分搜索树不能胜任的原因是，MySQL在存储的数据是在磁盘上的，二分搜索树需要对数据进行比较，每次比较都要进行磁盘IO操作，当数据量大的时候，二叉搜索树的高度就变得很高，每次
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2023-09-04 17:06:24
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在讨论mysql为什么采用B+树之前我们可以想一下为什么选用树数据结构,以及有什么数据结构。
数据结构的类型
线性数据结构
数组
链表
哈希表(数组和链表的合并)
栈
队列
非线性数据结构
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2023-12-02 13:13:39
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遇到这种问题，你就要高度集中，保持空杯心态，脑海里要有以下三个问题1 为什么添加索引会提高查询速度2 索引提高了查询速度对增删改有影响3 索引常用的算法原理分析B树和B+树下面来详细介绍介绍为什么添加索引会提高查询速度一句话回答：索引可以将无序内容转换为有序的一个集合(相对)，就如同新华字典，如果没有目录，那么查询一个汉字就需要很长时间了。MySQL 使用的是 Btree 索引，那它是怎么加速检索
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2023-08-12 20:14:34
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MySQL中btree索引和hash索引的区别MySQL中主要有两种索引，BTree索引和hash索引。默认情况下innodb和myisam都是使用的Btree索引，memory表使用的是hash索引。hash索引的查询复杂度为o(1)。也就是说hash索引查询速度比Btree快。但是hash索引由于是随机散列函数，数据会被放在不连续的地方，所以无法利用hash索引快速的查询某个区间的值。hash
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2023-11-20 08:51:48
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文章目录前言一、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。二、那么Mysql如何衡量查询效率呢？三、B树相对于红黑树的区别 前言原因如下：B+树能显著减少IO次数，提高效率B+树的查询效率更加稳定，因为数据放在叶子节点B+树能提高范围查询的效率，因为叶子节点指向下一个叶子节点一、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Da
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2024-02-19 12:02:27
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敲黑板：每级遍历 3 个结点即可，而跳表的高度为 h ，所以每次查找一个结点时，需要遍历的结点数为 3*跳表高度 ，所以忽略低阶项和系数后的时间复杂度就是 ○(㏒n),空间复杂度是O(n) 数据结构实现原理key查询方式查找效率存储大小插入、删除效率Hash哈希表支持单key接近O(1)小，除了数据没有额外的存储O(1)B+树平衡二叉树扩展而来单key,范围，分页O(
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2023-12-10 12:45:13
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摘要面试时，交流有关mysql索引问题时，发现有些人能够涛涛不绝的说出B+树和B树，平衡二叉树的区别，却说不出B+树和hash索引的区别。这种一看就知道是死记硬背，没有理解索引的本质。本文旨在剖析这背后的原理，欢迎留言探讨问题如果对以下问题感到困惑或一知半解，请继续看下去，相信本文一定会对你有帮助mysql 索引如何实现mysql 索引结构B+树与hash有何区别。分别适用于什么场景数据库的索引还
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2023-12-14 11:47:20
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B+树的结构 如上图，一般B+树是由多个页组成的多层级结构，每个页16Kb，对于主键索引来说，最末级的叶子结点放行数据，非叶子结点放的则是索引信息（主键id和页号），用于加速查询。比方说我们想要查找行数据5。会先从顶层页的record们入手。record里包含了主键id和页号（页地址）。关注黄色的箭头，向
笔者看过很多数据库相关方面的面试题，但大多数答案都不太准确，因此决定在自己blog进行一个总结。Q1:数据库有哪些索引？优缺点是什么？1.B树索引：大多数数据库采用的索引（innoDB采用的是b+树）。能够加快访问数据的速度，尤其是范围数据的查找非常快。缺点是只能从索引的最左列开始查找，也不能跳过索引中的列，如果查询中有某个列用到了范围查询，则右边所有列都无法使用索引优化查找。2.哈希索引：基
为什么不使用Hash表 使用Hash表存在的问题：Hash表必须要有hash算法，这个算法还要足够优秀来保证你的数据能够很好的散列，如果存在大量的hash冲突或者hash碰撞，会导致一部分查询效率非常低 即使算法足够优秀，如果进行范围查询，需要逐一对比每一个元素值，效率很低，并且在生产环境中大部分的查询是范围查询，如果还需要排序那就更低了 hash比较浪费内存空间，而内存是非常宝贵的资源为什么不使
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2023-08-10 11:47:20
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磁盘I/O操作次数对所有的使用效率影响非常重要一、Hash结构1.1 Hash索引缺陷面试题：Hash结构的效率高，为什么索引结构要设计成树型？原因1：Hash索引仅能满足=、！=，IN的查询；如果进行范围查询，时间复杂度会退化为O（n）;而树型的“有序”特征，依然能够保持O（log2N）的高效率；原因2：Hash索引还有一个缺陷，数据存储是没有顺序的，在ORDER BY的情况下，使用Hash索引
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2023-10-10 16:23:18
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首先抛个问题，MySQL的索引为何用树而不是其他数据结构如hash，hash的读和写都是O(1)，而树的话查询和插入都是O(log(n))? 答：因为索引设计成树，是和SQL需求相关的，如果单独只查询某条数据，自然是hash算法快，但是我们平常用的查询往往不是只查询单条数据，而是order by，group by，< >这种排序查询，遇到这种情况，hash就会退化成O(n)，而树因为它
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2023-11-28 14:29:30
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Hash 索引的限制和弊端 Hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B+Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B+Tree 索引。可能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B+Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B+Tree 索引呢？任何事物都是有两
