网站空间登录,做网站首页ps,企业网站源码英文,织梦门户网站源码MySQL有BTree 索引及Hash索引等索引类型#xff0c;BTree索引类型是MySQL采用最多的索引类型。Hash索引使用场景比较有限#xff0c;文章将从Hash索引的底层结构出发#xff0c;来分析Hash索引的利与弊。
1 hash数据结构
hash数据结构由键、哈希函数及哈希表组成。
键Tree 索引及Hash索引等索引类型BTree索引类型是MySQL采用最多的索引类型。Hash索引使用场景比较有限文章将从Hash索引的底层结构出发来分析Hash索引的利与弊。
1 hash数据结构
hash数据结构由键、哈希函数及哈希表组成。
键可以是任何字符串或整数作为哈希函数的输入。
哈希函数接收输入键并返回值该值为哈希表的数组元素的索引。
哈希表以关联方式将数据存储在数组中其中每个数据值都有自己的唯一索引。
1.1 为什么需要哈希数据结构
我们可以用数组来存储数据但是在进行数据检索时需要一个个检索时间复杂度为O(n)我们通过哈希数据结构可以将复杂度缩短为O(1)。
1.2 哈希函数 唯一性 能生成唯一的哈希值。 固定性 生成的哈希值长度是固定的。 不可逆性 一种单向函数无法从哈希值推导出原始输入。 确定性 给定相同的输入哈希函数总能生成相同的哈希值。 散列性 输出值看起来是随机的并且即使输入值只有一点微小的变化映射出来的哈希值也截然不同。
表 哈希函数的特点
哈希函数主要有以下作用
具有极强的错误检测能力输入有很小的不同输出将会有很大的不同。数据完整性验证验证数据在传输或存储过程是否被篡改。当数据被传输或存储时将原始数据进行哈希求值。然后将哈希值与接收到的数据的哈希值比较如果两个哈希值不同则说明数据已被篡改。密码存储。哈希表。
哈希函数性能从以下方面来评价
高效可计算。均匀地分布键。尽量减少碰撞。具有较低的负载系数项目数/表的大小,较高的值会减少空间开销哎但会增加查找成本。
1.2.1 极简的哈希函数-MOD
哈希值 键值 MOD X; 即取键值除以X的余数。X最好是素数这样可以确保哈希值分布更均匀。
比如有键值257911。X取值为7.则对应的哈希值分别为25024。
这种函数计算键值速度快但是X取值需要特别的考虑。
1.3 碰撞
不同的键值可能产生相同的哈希值比如上面的键值2和9这种情况称为碰撞。在哈希表中面对这种情况该如何存储值。有两种方案1链接法2开放寻址。
1.3.1 链接法
发生碰撞时在对应的哈希表数组位置建立个链式结构将值分别插入到链式结构中。 图 链接法示意图
1.3.2 开放寻址
所有原始都存储在哈希表本身中每个哈希表数组元素包含一条记录或NULL。查找元素时会逐个检查表槽直到找到所需的元素或者明确该元素不在表中。 线性探测 根据哈希函数计算哈希值为k;检查hashTable[k]是否为空为空则直接存储。不为空使用 k (k1)%size检查新k的位置是否为空为空则直接存储。不为空则重复第3步直到找到可存储的空间。 二次探测 计算原始哈希值并添加任意二次多项式的连续值直到找到空槽。 双重哈希 利用两个函数f1及f2,先用f1计算哈希值如果位置不为空则借助f2来计算新的哈希值。 f1(k) i * f2(k)%n其中n表示哈希表大小k是键值i是碰撞次数。
表 开放寻址的三种算法
2 MySQL的hash索引
MySQL的hash索引采用的是链式哈希表结构。是基于内存的支持增删改查的时间复杂度都是O(1)。它只适合等值查找其他查找时发挥不了作用。
因为hash结构及其基于内存的缘故hash索引有以下的缺陷
绝对部分数据存放在磁盘hash索引无法减少磁盘I/O次数其只适用于小数据量的等值查询。不同的键值经过hash计算后最后的位置非常不确定没有任何顺序。所以不适合范围、模糊查找及排序。一旦哈希表扩容就会导致所有的索引值重新计算存储位置效率低。
2.1 自适应哈希索引
看似哈希索引百无一用但是在MySQL中有一种哈希索引发挥着关键的作用自适应哈希索引。
索引根据存储形式分为聚集索引及二级索引。当我们使用二级索引进行查询时MySQL会根据二级索引查询到的主键值进行回表查询即再根据主键值来获取该条数据。频繁的回表查询将会降低查询效率。
自适应哈希索引是为了避免频繁回表而创建的。MySQL会判断哪些二级索引值是热查询为它们建立自适应索引查询时根据这个索引直接获取数据而无需通过主键再获取数据。
