MySQL索引方法B-Tree与Hash的区别

袁志蒙 188次浏览

摘要:Mysql中支持B-Tree与Hash两种索引方法,最常用的也是默认的B-Tree方法索引,其次就是最容易被忽略的Hash方法索引。下面将分别介绍两种索引方法的区别...

一、 B-Tree索引

B-Tree(也称 b+ 树) 索引是 MySQL 数据库中使用最为频繁的索引类型,除了 Archive 存储引擎之外的其他所有的存储引擎都支持 B-Tree 索引。不仅仅在 MySQL 中是如此,实际上在其他的很多数据库管理系统中B-Tree 索引也同样是作为最主要的索引类型,这主要是因为 B-Tree 索引的存储结构在数据库的数据检 索中有非常优异的表现。

一般来说, MySQL 中的 B-Tree 索引的物理文件大多都是以 Balance Tree 的结构来存储的,也就是所有实际需要的数据都存放于 Tree 的 Leaf Node ,而且到任何一个 Leaf Node 的最短路径的长度都是完全相同的,所以我们大家都称之为 B-Tree 索引当然,可能各种数据库(或 MySQL 的各种存储引擎)在存放自己的 B-Tree 索引的时候会对存储结构稍作改造。如 Innodb 存储引擎的 B-Tree 索引实际使用的存储结构实际上是 B+Tree ,也就是在 B-Tree 数据结构的基础上做了很小的改造,在每一个

Leaf Node 上面出了存放索引键的相关信息之外,还存储了指向与该 Leaf Node 相邻的后一个 LeafNode 的指针信息,这主要是为了加快检索多个相邻 Leaf Node 的效率考虑。

在 Innodb 存储引擎中,存在两种不同形式的索引,一种是 Cluster 形式的主键索引( Primary Key ),另外一种则是和其他存储引擎(如 MyISAM 存储引擎)存放形式基本相同的普通 B-Tree 索引,这种索引在 Innodb 存储引擎中被称为 Secondary Index 。


实现原理:

MySQL索引方法B-Tree与Hash的区别

上图显示了一种索引方式。左边是数据库中的数据表,有col1和col2两个字段,一共有15条记录;右边是以col2列为索引列的B-Tree索引,每个节点包含索引的键值和对应数据表地址的指针,这样就可以都过B-Tree在O(logn)的时间复杂度内获取相应的数据,这样明显地加快了检索的速度。

B-Tree是一种平衡多叉排序树,是一种动态查找效率很高的树形结构。B-Tree中所有结点的孩子结点的最大值称为B-Tree的阶,B-Tree的阶通常用m表示,简称为m叉树。一般来说,应该是m>=3。一颗m阶的B-Tree或是一颗空树,或者是满足下列条件的m叉树:

树中每个结点最多有m个孩子结点;

除根结点外,其它结点至少有(int)m/2+1个孩子结点;

若根结点不是叶子节点,则根结点至少有2个孩子结点;

结点的结构:  

其中,n为结点中关键字个数,(int)m/2<=n<m;di(1<=i<=n)为该结点的n个关键字值的第i个,且di<d(i+1);ci(0<=i<=n)为该结点孩子结点的指针,且ci所指向的节点的关键字均大于或等于di且小于d(i+1);

所有的叶结点都在同一层上。

所以B-Tree索引具有最左匹配特性(即从左往右匹配原则)。

二、 Hash索引:

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?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,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,主要有以下这些:

(1)Hash 索引仅仅能满足”=”,”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 值的大小关系,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序操作。

由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值,而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样,所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算;

(3)Hash 索引不能利用部分索引键查询。

对于组合索引,Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值,而不是单独计算 Hash 值,所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候,Hash 索引也无法被利用。

(4)Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。

前面已经知道,Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后,将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中,由于不同索引键存在相同 Hash 值,所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数,也无法从 Hash 索引中直接完成查询,还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较,并得到相应的结果。

(5)Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。

对于选择性比较低的索引键,如果创建 Hash 索引,那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦,会浪费多次表数据的访问,而造成整体性能低下。


实现原理:

哈希索引是基于哈希表实现的。只有精确匹配索引所有列的的查询才有效。他的实现是存储殷勤会对每一行数据的索引列计算哈希码,并将哈希码和指向该记录的指针维护起来,对于hash相同的,采用链表的方式解决冲突。类似于hashmap。因为索引的结构是十分紧凑的,所以hash索引的查询很快。如此其实我们就很容易的理解hash索引的优缺点了:

1,hash索引只包含了哈希值和行指针,索引不能避免读取行,不能使用覆盖索引。

2,hash索引并不是按照索引顺序存储的,无法用于排序。

3,hash索引不支持部分或者区域查找,部分列的hash结果是不同的。

在Mysql中InnoDB引擎有一个特殊的功能叫做自适应哈希索引,他会在内存中基于B-Tree索引的基础上面创建一个哈希索引,这让B-Tree索引页具备了一些哈希索引的优点。


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