MySQL的哈希索引和原理研究测试

1.哈希索引 ：（hash index）基于哈希表实现，只有精确匹配到索引列的查询，才会起到效果。对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算出一个哈希码（hash code）,哈希码是一个较小的整数值，并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。

2.只有Memory存储引擎显式支持哈希索引，但是原理可以用在伪哈希索引上 表结构如下：

create table test_hash(     fname varchar(100) not null default '',     lname varchar(100) not null default '',     index using hash(fname) ) engine=memory insert into test_hash values ('zhang','san')，('tao','shihan'),('li','si');

3.假设会有这样一个哈希函数f(),该返回下面的哈希码整数值 f('tao')=2323 f('zhang')=7437 f('li')=8784

4.一张哈希表，存储着对应关系，槽编号是循序的，值数据行不是 槽（Slot） 值（Value） 2323 指向第2行数据 7437 指向第1行数据 8784 指向第3行数据

5.select lname from test_hash where fname='tao'\G; MySQL先计算'tao'的哈希值，f('tao')=2323,然后根据该值在哈希索引表中查找对应的行，找到它指向的是 第2行数据，直接查询第2行数据，判断fname是tao,确保正确

6.哈希冲突：不同的值得到了相同的哈希码，例如f('tao')=2323 f('wang')=2323,此时就是出现了哈希冲突 当出现哈希冲突时，相同的数据会存储在链表中，遍历链表找到符合的。

7.特点： 1）哈希索引只包含哈希码和指针，不存储数据字段值 2）哈希索引数据并不是按循序存储的，因此无法用于排序 3）因为要通过查询值计算确定的哈希码，所以哈希索引不支持部分匹配，不支持范围查找，只支持等值比较查询 4）当哈希冲突很多的时候，效率会降低

在InnoDB存储引擎上，可以基于上面的原理，实现伪哈希索引，配合默认的B-Tree索引