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MySQL的btree索引和hash索引的区别

发表于: 2015-05-13   作者:AILIKES   来源:转载   浏览:
摘要: 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
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

 
 

2. B-Tree索引

 B-Tree 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 。下面我们通过图示来针对这两种索引的存放 
形式做一个比较。

  图示中左边为 Clustered 形式存放的 Primary Key ,右侧则为普通的 B-Tree 索引。两种 Root Node 和 Branch Nodes 方面都还是完全一样的。而 Leaf Nodes 就出现差异了。在 Prim中, Leaf Nodes 存放的是表的实际数据,不仅仅包括主键字段的数据,还包括其他字段的数据据以主键值有序的排列。而 Secondary Index 则和其他普通的 B-Tree 索引没有太大的差异,Leaf Nodes 出了存放索引键 的相关信息外,还存放了 Innodb 的主键值。

 

 所以,在 Innodb 中如果通过主键来访问数据效率是非常高的,而如果是通过 Secondary Index 来访问数据的话, Innodb 首先通过 Secondary Index 的相关信息,通过相应的索引键检索到 Leaf Node之后,需要再通过 Leaf Node 中存放的主键值再通过主键索引来获取相应的数据行。MyISAM 存储引擎的主键索引和非主键索引差别很小,只不过是主键索引的索引键是一个唯一且非空 的键而已。而且 MyISAM 存储引擎的索引和 Innodb 的 Secondary Index 的存储结构也基本相同,主要的区别只是 MyISAM 存储引擎在 Leaf Nodes 上面出了存放索引键信息之外,再存放能直接定位到 MyISAM 数据文件中相应的数据行的信息(如 Row Number ),但并不会存放主键的键值信息

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