MySQL B 樹索引和雜湊索引的區別

在mysql裡常用的索引資料結構有b+樹索引和雜湊索引兩種，我們來看下這兩種索引資料結構的區別及其不同的應用建議。

備註：先說下， 在mysql文件裡，實際上是把b+樹索引寫成了btree ，例如像下面這樣的寫法：

create table t(

aid int unsigned not null auto_increment,

userid int unsigned not null default 0,

username varchar(20) not null default 『』,

detail varchar(255) not null default 『』,

primary key(aid),

unique key(uid) using btree ,

key (username(12)) using btree — 此處 uname 列只建立了最左12個字元長度的部分索引

)engine=innodb;

乙個經典的 b+樹索引資料結構 見下圖：

(源自網路)

b+樹是乙個平衡的多叉樹，從根節點到每個葉子節點的高度差值不超過1，而且同層級的節點間有指標相互鏈結。

在b+樹上的常規檢索，從根節點到葉子節點的搜尋效率基本相當，不會出現大幅波動，而且基於索引的順序掃瞄時，也可以利用雙向指標快速左右移動，效率非常高。

因此，b+樹索引被廣泛應用於資料庫、檔案系統等場景。順便說一下，xfs檔案系統比ext3/ext4效率高很多的原因之一就是，它的檔案及目錄索引結構全部採用b+樹索引，而ext3/ext4的檔案目錄結構則採用linked list, hashed b-tree、extents/bitmap等索引資料結構，因此在高i/o壓力下，其iops能力不如xfs。

詳細可參見：

而 雜湊索引的示意圖 則是這樣的：

簡單地說， 雜湊索引就是採用一定的雜湊演算法 ，把鍵值換算成新的雜湊值，檢索時不需要類似b+樹那樣從根節點到葉子節點逐級查詢，只需一次雜湊演算法即可立刻定位到相應的位置，速度非常快。

從上面的圖來看，b+樹索引和雜湊索引的明顯區別是：

在mysql中，只有heap/memory引擎表才能顯式支援雜湊索引（ndb也支援，但這個不常用），innodb引擎的自適應雜湊索引（adaptive hash index）不在此列，因為這不是建立索引時可指定的。

還需要注意到：heap/memory引擎表在mysql例項重啟後，資料會丟失。

通常，b+樹索引結構適用於絕大多數場景，像下面這種場景用雜湊索引才更有優勢：

在heap表中，如果儲存的資料重複度很低（也就是說基數很大），對該列資料以等值查詢為主，沒有範圍查詢、沒有排序的時候，特別適合採用雜湊索引

例如這種sql：select … from t where c1 = ?; — 僅等值查詢

在大多數場景下，都會有範圍查詢、排序、分組等查詢特徵，用b+樹索引就可以了。

MySQL B 樹索引和雜湊索引的區別

在mysql裡常用的索引資料結構有b 樹索引和雜湊索引兩種，我們來看下這兩種索引資料結構的區別及其不同的應用建議。備註 先說下，在mysql文件裡，實際上是把b 樹索引寫成了btree，例如像下面這樣的寫法 create table t aid int unsigned not null auto ...

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在mysql裡常用的索引資料結構有b 樹索引和雜湊索引兩種，我們來看下這兩種索引資料結構的區別及其不同的應用建議。備註 先說下，在mysql文件裡，實際上是把b 樹索引寫成了btree，例如像下面這樣的寫法 create table t aid int unsigned not null auto ...

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在mysql裡常用的索引資料結構有b 樹索引和雜湊索引兩種，我們來看下這兩種索引資料結構的區別及其不同的應用建議。備註 先說下，在mysql文件裡，實際上是把b 樹索引寫成了btree，例如像下面這樣的寫法 create table t aid int unsigned not null auto ...