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MySQL中的hash index

2020-09-22 08:21:05 軟體設計

MySQL中的hash index

    • 一、散串列(哈希表)
    • 二、Hash 索引
    • 三、InnoDB 中的自適應哈希索引
    • 四、總結

題外話

前幾天有人問到MongoDB的hash分片是怎么實作的,當時記憶有些模糊,聯想到了mysql的hash索引,故簡單整理了此文,MongoDB的hash分片介紹可參考我另一文章:https://blog.csdn.net/tah_001/article/details/108690215

一、散串列(哈希表)

散串列(Hash table,也叫哈希表),是依據關鍵碼值(Key value)而直接進行訪問的資料結構,也就是說,它通過把關鍵碼值映射到表中一個位置來訪問記錄,以加快查找的速度,這個映射函式叫做散列函式,存放記錄的陣列叫做散串列,

散串列,它是基于高速存取的角度設計的,也是一種典型的“空間換時間”的做法,顧名思義,該資料結構能夠理解為一個線性表,可是當中的元素不是緊密排列的,而是可能存在空隙,

散列方法的主要思想是根據結點的關鍵碼值來確定其存盤地址:以關鍵碼值K為自變數,通過一定的函式關系h(K)(稱為散列函式),計算出對應的函式值來,把這個值解釋為結點的存盤地址,將結點存入到此存盤單元中,檢索時,用同樣的方法計算地址,然后到相應的單元里去取要找的結點,通過散列方法可以對結點進行快速檢索,散列(hash,也稱“哈希”)是一種重要的存盤方式,也是一種常見的檢索方法,

二、Hash 索引

哈希索引(hash index)基于哈希表實作,只有精確匹配索引所有列的查詢才有效,對于每一行資料,存盤引擎都會對所有的索引列計算一個哈希碼,哈希碼是一個較小的值,并且不同鍵值的行計算出來的哈希碼也不一樣,哈希碼索引將所有的哈希碼存盤在索引中,同時在哈希表中保存指向每個資料行的指標,

因為索引自身只需存盤對應的哈希值,所以索引的結構十分緊湊,這也讓哈希索引查找的速度非常快,然而,哈希索引也有他的限制:

1)哈希索引只包含哈希值和行指標,而不存盤欄位值,所以不能使用索引中的值來避免讀取行,不過,訪問記憶體中的行的速度很快,所以大部分情況下這一點對性能的影響并不明顯,

2)哈希索引資料并不是按照索引值順序存盤的,所以也就無法用于排序

3)哈希索引也不支持部分索引列匹配查找,因為哈希索引始終是使用索引列的全部內容來計算哈希值的,

4)哈希索引只支持等值比較查詢,包括=、IN()、<=>、也不支持任何范圍查詢,

5)訪問哈希索引的資料非常快,除非有很多哈希沖突(不同的索引列值卻有相同的哈希值),當出現哈希沖突的時候,存盤引擎必須遍歷鏈表中所有的行指標,逐行進行比較,直到找到所有符合條件的行,

6)如果哈希沖突很多的話,一些索引維護操作的代價也會很高,例如,如果在某個選擇性很低(哈希沖突很多)的列上建立哈希索引,那么當從表中洗掉一行時,存盤引擎需要遍歷對應哈希值的鏈表中的每一行,找到并洗掉對應的參考,沖突越多,代價越大, 

因為這些限制,哈希索引只適用于某些特定的場合,而一旦適合哈希索引,則它帶來的性能提升將非常顯著,舉個例子,在資料倉庫應用中有一種經典的“星型” schema,需要關聯很多查找表,哈希索引就非常適合查找表的需求,

除了Memory引擎外,NDB集群引擎也支持唯一哈希索引,且在NDB集群引擎中作用非常特殊,

三、InnoDB 中的自適應哈希索引

InnoDB 引擎有一個特殊額功能叫做“自適應哈希索引”,當 InnoDB注意到某些索引值被使用得非常頻繁時,它會在記憶體中基于B-Tree索引之上再創建一個哈希索引,這樣就讓B-Tree索引頁具有哈希索引的一些優點,比如快速的哈希查找,這是一個完全自動的、內部的行為,用戶無法控制或者配置,不過若果有必要,完全可以關閉該功能,

四、總結

勺ò干以知道hash index的效率非常高,但在mysql中限制也很多,所以我們應按實際情況合理使用;最后借鑒一匿名網友生動的描述,理解一下hash演算法:(借鑒地址:https://zhidao.baidu.com/question/548095906.html)

假如我們有很多的小豬,每個4102的體重都不一樣,假設體重分布比較平均(我們考慮到公斤級別),我們按照體重來分,劃分成100個小豬圈,
然后把每個小豬,按照體重趕進各自的豬圈里,記錄檔案, 好了,如果我們要找某個小豬怎么辦呢?我們需要每個豬圈,每個小豬的比對嗎?
當然不需要了, 我們先看看要找的這個小豬的體重,然后就找到了對應的豬圈了,
在這個豬圈里的小豬的數量就相對很少了,
我們在這個豬圈里就可以相對快的找到我們要找到的那個小豬了, 對應于hash演算法,
就是按照hashcode分配不同的豬圈,將hashcode相同的豬放到一個豬圈里,
查找的時候,先找到hashcode對應的豬圈,然后在逐個比較里面的小豬, 所以問題的關鍵就是建造多少個豬圈比較合適, 如果每個小豬的體重全部不同(考慮到毫克級別),每個都建一個豬圈,那么我們可以最快速度的找到這頭豬,缺點就是,建造那么多豬圈的費用有點太高了, 如果我們按照10公斤級別進行劃分,那么建造的豬圈只有幾個吧,那么每個圈里的小豬就很多了,我1653們雖然可以很快的找到豬圈,但從這個豬圈里逐個確定那頭小豬也是很累的, 所以,好的hashcode,可以根據實際情況,根據具體的需求,在時間成本(更多的豬圈,更快的速度)和空間本(更少的豬圈,更低的空間需求)之間平衡,

哎喲,不錯噢! - - - - - - 歡迎指出有誤的地方以及補充更好的方法

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