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MySql Hash

Hash 结构的特殊性,其检效率非常高,的检可以一次定位,不像B-Tree 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 的查询效率要远高于 B-Tree 可 能很多人又有疑问了,既然 Hash 的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 而还要使用 B-Tree 呢? 任何事物都是有两面性的,Hash 也一样,虽然 Hash 效率高,但是 Hash 本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以下这些。 对于组合Hash 在计算 Hash 值的时候是组合键合并后再一起计算 Hash 值,而不是单独计算 Hash 值,所以通过组合的前面一个或几个键进行查询的时候,Hash 也无法被利用 (5)Hash 遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree高。对于选择性比较低的键,如果创建 Hash ,那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。

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MySQL 的 hash

除了B-Tree ,MySQL还提供了如下Hash只有Memory擎支持,场景简单 R-TreeMyISAM的一个特殊类型,主要用于地理空间数据类型 Full-textMyISAM 的一个特殊,主要用于全文,从MySQL 5.6开始InnoDB支持全文 最常用的也就是B-treeHash,且只有Memory,NDB两种擎支持HashHash适于key-value查询,通过Hash比B-tree查询更加迅速。但Hash不支持范围查找例如==等。 使用 hash 自然会有哈希冲突可能,MySQL 采取拉链法解决。 Hash基于Hash表实现,只有查询条件精确匹配Hash中的列时,才能够使用到hash。 对于Hash中的所有列,存储擎会为每行计算一个hashcode,Hash中存储的就是hashcode。

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    MySQL-BtreeHash初探

    int 和 操作无法使用 如果查询中有某个列的范围查询,则其右边所有列都无法使用 ----hash 我们知道,是有存储起来实现的, 而MySQL的存储擎又是插件式的,所以其他的存储擎比如 Memory存储擎就支持 hash 和 B树。 memory的默认就是hash,我们还是有必要了解下的。innodb也支持hash,不够不是由开发人员建立的,innodb内部自己定义的。 ----hash的特点基于hash表实现, 只有查询条件精确匹配时hash中的所有列时,才能够使用到hash对于hash中的所有列,存储擎都会为每一行计算一个hash码,hash中存储的就是这个 hash码----hash的限制hash必须进行二次查找 ,但基于内存,速度也挺快无法用于排序不支持部分操作 也不支持范围查找hash码的计算可能存在hash冲突----为啥要使用大大减少

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    Hash的底层原理是什么?

    MySQL 中的 Hash ?Hash 与 B+ 树的区别Hash 不能进行范围查询,而 B+ 树可以。 这是因为 Hash 指向的数据是无序的,而 B+ 树的叶子节点是个有序的链表。Hash 不支持联合的最左侧原则(即联合的部分无法使用),而 B+ 树可以。 对于联合来说,Hash 在计算 Hash 值的时候是将键合并后再一起计算 Hash 值,所以不会针对每个单独计算 Hash 值。 Hash 不支持 ORDER BY 排序,因为 Hash 指向的数据是无序的,因此无法起到排序优化的作用,而 B+ 树数据是有序的,可以起到对该字段 ORDER BY 排序优化的作用。 “自适应 Hash ”的功能,就是当某个值使用非常频繁的时候,它会在 B+ 树的基础上再创建一个 Hash ,这样让 B+ 树也具备了 Hash 的优点。?

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    「Mysql原理(三)」Mysql中的Hash原理

    Hash概念 基于哈希表实现,只有匹配所有列的查询才有效。对于每一行数据,存储擎都会对所有列计算一个哈希码,哈希码是一个较小的值,不同键值的行计算出的哈希码也不一样。 ` ( `fname` varchar(50) DEFAULT NULL, `lname` varchar(50) DEFAULT NULL, KEY `fname` (`fname`) USING HASH 只存储哈希码及行指针,所以的数据结构非常的紧凑,这也让哈希查找速度非常快,但是哈希也有他的限制。 不过访问内存中的行速度非常快(因为是MEMORY擎),所以对性能影响并不大哈希数据并不是按照值顺序存储的,所以无法用于排序哈希不支持部分列查找,因为哈希始终是使用列的全部内容来计算哈希码 假设使用的是哈希函数hash(),查询语句如下:select * from table where 列B=hash(https:blog.csdn.netqq_26222859articledetails1

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    MySQL调优系列——MySQL B+TreeHash的区别?

    2、Hash’? 缺点: 因为底层数据结构是散列的,无法进行比较大小,不能进行范围查找 3、B+树hash的明显区别: 1、如果是等值查询,那么hash有明显的优势,因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值 2、从示意图可以知道,hash无法支持范围查询,因为原先是有序的键值,但是经过hash算法后,有可能变成不连续的,就没有办法利用完成范围查询检数据。 3、同样,hash也没办法利用完成排序,以及like `xxx%`这样的模糊查询(范围查询)。 4、hash也不支持多列联合的最左前缀匹配规则。 5、B+树的关键字检效率比较平均,不像B树那样波动幅度大,在有大量重复键的情况下,hash的效率也是极低的,因为存在hash碰撞问题。

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    Mysql类型Btree和Hash的区别以及使用场景

    Hash,其检效率非常高的一种精确定位Hash不像B-Tree 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 的查询效率要远高于 B-Tree ,它会将计算出的Hash值和对对应的行指针信息记录在 但是虽然Hash效率很高但是同样也有很多的弊端存在和限制存在。(1)Hash 仅仅能满足=,IN和查询,不能使用范围查询。(2)Hash 无法被用来避免数据的排序操作。 (3)Hash 不能利用部分键(组合)查询。(4)Hash 在任何时候都不能避免表扫描。(5)Hash 遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree高。 Hash 在计算 Hash 值的时候是组合键合并后再一起计算 Hash 值,而不是单独计算 Hash 值,所以通过组合的前面一个或几个键进行查询的时候,Hash 也无法被利用。

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    深入理解四种数据库类型(- 唯一非唯一 - 主键(主) - 聚集非聚集 - 组合)唯一非唯一主键(主)聚集非聚集5.组合(联合

    唯一非唯一主键(主)聚集非聚集组合唯一非唯一唯一1.唯一是在表上一个或者多个字段组合建立的,这个或者这些字段的值组合起来在表中不可以重复。 非唯一2.非唯一是在表上一个或者多个字段组合建立的,这个或者这些字段的值组合起来在表中可以重复,不要求唯一。主键(主)3.主键(主)是唯一的特定类型。 表中创建主键时自动创建的 。一个表只能建立一个主。聚集非聚集4.聚集(聚簇),表中记录的物理顺序与键值的顺序相同。一个表只能有一个聚集。 扩展:聚集和非聚集的区别?分别在什么情况下使用?聚集和非聚集的根本区别是表中记录的物理顺序和的排列顺序是否一致。 聚集的叶节点就是数据节点,而非聚集的叶节点仍然是节点。2.非聚集添加记录时,不会起数据顺序的重组。

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    mysql 查看、添加、删除命令添加删除

    · Non_unique 如果不能包括重复词,则为0。如果可以,则为1。 · Key_name 的名称。 · Seq_in_index 中的列序列号,从1开始。 · Collation 列以什么方式存储在中。在MySQL中,有值‘A’(升序)或NULL(无分类)。 · Cardinality 中唯一值的数目的估计值。 基数越大,当进行联合时,MySQL使用该的机 会就越大。 · Sub_part 如果列只是被部分地编入,则为被编入的字符的数目。如果整列被编入,则为NULL。 · Index_type 用过的方法(BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE)。 · Comment添加ALTER TABLE PersonsADD CONSTRAINT uc_PersonID UNIQUE (Id_P,LastName)删除mysql> alter table

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    mysql 创建 主键 唯一 全文 多列 添加

    查看  show index from 数据库表名 alter table 数据库add index 名称(数据库字段名称) PRIMARY KEY(主键) ALTER TABLE `table_name , `column3` )1.普通。 这是最基本的,它没有任何限制。 它与前面的普通类似,不同的就是:列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合,则列值的组合必须唯一。 它是一种特殊的唯一,不允许有空值。

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    之单列和组合

    前几天老大叫我做了下优化,故将学到的东西记录下来。1)单列就不多说了,不设限制的唯一,值唯一的唯一,一个表一个非空的主键2)组合组合,多个列组合的。 最左前缀若有组合(a,b,c),那么根据最左前缀,数据库成立了三个(a)(a,b)(a,b,c),重点:这里可以看出n个列的组合,实际新建的普通是n个,的列数是n(n+1)2列,即高斯求和大小是 1.的大小应该小于数据表的大小因为,每个数据不一定用的是最大的长度,而且建立的时间高于插入数据,实际上通常满足的列数小于数据库的列数,就能确保的大小应该小于数据表的大小。 当然,具体公司具体分析,像淘宝的数据服务器估计为了查询速度,大小应该远高于数据表大小。2.组合第一个不应该包含单列原因,重复。 (学名组合的前导前导列)3.创建时,若一些用于模糊查询的可以只截前面一段,用于查询优化创建时间,大小等4)注意点1.操作:order by,where,join,查询条件:数据库只对

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    覆盖,联合下推

    覆盖:如果查询条件使用的是普通(或是联合的最左原则字段),查询结果是联合的字段或是主键,不用回表操作,直接返回结果,减少IO磁盘读写读取正行数据最左前缀:联合的最左 N 个字段,也可以是字符串的最左 M 个字符联合:根据创建联合的顺序,以最左原则进行where检,比如(age,name)以age=1 或 age= 1 and name=‘张三’可以使用,单以name=‘张三’ 不会使用 ,考虑到存储空间的问题,还请根据业务需求,将查找频繁的数据进行靠左创建下推:like hello%’and age >10 检,MySQL5.6版本之前,会对匹配的数据进行回表查询。5.6版本后,在engine层会先过滤掉age

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    ElasticSearch VS MySQL

    这类问题网上很多答案,大概意思呢如下:ES 是基于 Lucene 的全文检擎,它会对数据进行分词后保存,擅长管理大量的数据,相对于 MySQL 来说不擅长经常更新数据及关联查询。 说的不是很透彻,没有解析相关的原理;不过既然反复提到了,那我们就从的角度来对比下两者的差异。 MySQL 先从 MySQL 说起,这个词想必大家也是烂熟于心,通常存在于一些查询的场景,是典型的空间换时间的案例。以下内容以 Innodb 擎为例。 我们可以为最底层的数据提取出一级、二级,根据数据量的不同,我们可以提取出 N 级。当我们查询时便可以利用这里的变相的实现了二分查找。 ES MySQL 聊完了,现在来看看 Elasticsearch 是如何来使用的。正排在 ES 中采用的是一种名叫倒排的数据结构;在正式讲倒排之前先来聊聊和他相反的正排。?

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    系列:2dsphere

    对于包含2dsphere键以及其他类型键的复合,该是否用文档只取决于2dsphere字段。MongoDB的早期版本仅支持2dsphere (Version 1)。 这使得geoNear在具有多个2dsphere或多个2d的文档中也能被使用:如果您的集合具有多个2dsphere或多个2d,则必须使用key选项来指定使用哪个字段路径。 如果未指定key,您将无法使用多个2dsphere或多个2d。因为没有指定key时,在多个2d或2dsphere中选择将变得无法明确。敲黑板!!! 如果您不指定key,您将最多只能拥有一个2dsphere或一个2dsphere,MongoDB首先寻找2d。如果不存在2d,则MongoDB会寻找2dsphere。 loc上创建一个2dsphere:db.places.createIndex( { loc : 2dsphere } )使用2dsphere键创建复合复合可以包含2dsphere键和非地理空间

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    「Mysql原理(二)」Mysql高性能实践,概念、BTree、B+Tree

    是什么 2. 的类型 3. BTree 概念 举例:以5阶数为列 4. B+Tree 概念 5阶B+Tree插入举例 B+树的优点 可以使用B+树的查询类型 B+Tree的限制是什么 是存储擎用于快速找到记录的一种数据结构。 存储擎首先在中找到对应值,然后根据匹配的记录找到对应的数据行。 的类型 并没有统一的标准,不同存储擎的的工作方式并不一样,也不是所有的存储擎都支持所有类型的。即使多个存储擎支持同一种类型的,其底层的实现也不一样。 mysql中常用的类型包括BTree、B+Tree、哈希。在介绍的使用和的优点之前,需要先弄清楚抱哈的。

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    MySQL中的前缀和多列

    正确地创建和使用是实现高性能查询的基础,本文笔者介绍MySQL中的前缀和多列。 不要对列进行计算如果我们对列进行了计算,那么会失效,例如explain select * from account_batch where id + 1 = 19298复制代码就会进行全表扫描 ,因为MySQL无法解析id + 1 = 19298这个方程式进行等价转换,另外使用时还需注意字段类型的问题,如果字段类型不一致,同样需要进行列的计算,导致失效,例如explain select ,第二行进行了全表扫描前缀如果列的值过长,可以仅对前面N个字符建立,从而提高效率,但会降低的选择性。 对于BLOB和TEXT类型,MySQL必须使用前缀,具体使用多少个字符建立前缀,需要对其选择性进行计算。

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    从认识到理解优化」

    的类型B-Tree 以 B-Tree 为结构的是最常见的类型,比如 InnoDB 和 MyISAM 都是以 B-Tree 为结构的,事实上是以 B+ Tree 为结构,B-Tree 哈希哈希是基于哈希表实现的,只有精确匹配所有列的查询才有效。方法是,对所有的列计算一个 hash code,hash code 作为,在哈希表中保存指向每个数据行的指针。 优点本身只存储 hash code,所以结构很紧凑,并且查找速度很快限制中的 hash code 是顺序存储的,但是 hash code 对应的数据并不是顺序的,所以无法用于排序不支持部分列匹配查找 ,因为哈希是使用列的全部内容来计算 hash code只支持等值比较,不支持范围查询如果哈希冲突严重时,必须遍历链表中所有行指针哈希冲突严重的话,维护操作的代价也很高InnoDB 的自适应哈希首先 ,生成的 hash code 是一个非常长的字符串,浪费大量的空间,哈希中对于的冲突要求没有那么高。

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    中的b树

    1.如果没有特别指明类型,一般是说b树,b树使用b树数据结构存储数据,实际上很多存储擎使用的是b+树,每一个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针,从而方便叶子节点的范围遍历 2.底层的存储擎也可能使用不同的存储结构 ,比如NDB集群存储擎使用了T树,InnoDB使用的是B+树 3.MyISAM使用前缀压缩技术使得更小,InnoDB按照原数据格式进行存储,MyISAM通过数据的物理位置用被的行,InnoDB 根据主键用被的行 4.b树意味着所有的值是按照顺序存储的,并且每一个叶子页到根的距离相同 5.b树能够加快访问数据的速度,存储擎不需要再进行全表扫描来获取需要的数据,取而代之的是从的根节点开始进行搜 ,根节点的槽中存放了指向子节点的指针,存储擎根据这些指针向下层查找.通过比较节点页的值和要查找的值可以找到合适的指针进入下层子节点.树的深度和表的大小直接相关 6.叶子节点比较特别,他们的指针指向的是被的数据 ,而不是其他的节点页 7.b树对列是顺序存储的,所以很适合查找范围数据. 8.对多个值进行排序的依据是,定义时列的顺序,比如联合key(a,b,c),这三个列的顺序 9.上面的联合对以下查询语句有效

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    和父类

    和父类(this_class)和父类(super_class)都是一个u2类型的数据,类用于确定这个类的全限定名,父类用于确定这个类的父类全限定名。 0x0003,去常量池里找为3的类描述符,类描述符中的为17,再去找为17的字符串,就是“OneMoreStudy”。 父类为0x0004,去常量池里找为4的类描述符,类描述符中的为18,再去常量池里找为18的字符串,就是“javalangObject”。 接口集合接口集合(interface)是一组u2类型的数据的集合,由于java语言允许实现多个接口,所以接口也有多个,它们按照implements语句后的接口顺序从左到右依次排列在接口集合中 字段的简单名称是0x0005,去常量池中找为5的字符串,为“number”。字段的描述符为0x0006,去常量池中找为6的字符串,为“I”,是基本类型int。

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    入门:顺序

    之前我对的了解基本就是主和二级,此外还经常见到一些其他概念,如聚集和非聚集,稀疏和密集等,今天系统整理一下。本文预计阅读时间 5 分钟。 一般都是建立在某些字段上的,这些字段可以叫做搜键(字段),只有在建立了字段上查询,才能用相应的结构加速查询。上边例子中的字段就是 ID。当然也可以在多个字段上分别建立的分类第一种分类方法是我们常说的主(聚集)和二级(非聚集)。这个分类方法和文件中记录的排序方式有关。 而其他字段上的就叫做 二级 或 非聚集(NonClustered Index)。简单来说:主和磁盘顺序有关,二级无关。 稠密和稀疏 在顺序中,又分稠密和稀疏,稠密是每个记录都有一个项。而稀疏中只有部分记录对应项。稠密好理解,就是上边例子中的,为每个人的ID和位置都记录一个项。

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