mysql索引hash mysql索引耗时查看

MySQL的btree索引和hash索引的区别

hash索引查找数据基本上能一次定位数据，当然有大量碰撞的话性能也会下降。

两种算法在string转化为int之后，和 hash 分区算法相同，区别也继承了 hash 算法的区别。

不管怎样，还是要了解一下这两种索引的区别，下面翻译自mysql官网文档中对这两者的解释。B-Tree 索引特征 B-Tree索引可以被用在像=，=，=和BETWEEN这些比较操作符上。

mysql的索引用的什么数据结构

MySQL支持的索引结构有四种：B+树，R树，HASH，FULLTEXT。B树是一种多叉的AVL树。B-Tree减少了AVL数的高度，增加了每个节点的KEY数量。其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。

B+ 树是对 B 树的一个小升级。大部分数据库的索引都是基于 B+ 树存储的。MySQL 的 MyISAM 和 InnoDB 引擎的索引都是基于 B+ 树存储。

MySQL 支持的索引结构有四种：B+ 树，R 树，HASH，FULLTEXT。

mysql的数据结构用的是b+而不是b 红黑树等数据结构也可以用来实现索引，但是文件系统及数据库系统普遍采用B-/+Tree作为索引结构，这一节将结合计算机组成原理相关知识讨论B-/+Tree作为索引的理论基础。

MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。

MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。我们可以简单理解为：快速查找排好序的一种数据结构。Mysql索引主要有两种结构：B+Tree索引和Hash索引。

mysql哈希索引何时建

1、方便扩容 当分片填充满的时候，需要扩容使总数据量在总分片之间再次达到数据均匀分布状态，扩容需要用 hash 函数重新映射旧值到新的分片。 散列表和 hash 分片想要有好的表现都依赖于设计良好的 hash 函数。

2、当查询 where id =10的 时候，使用到索引表。由于10下面是15，不可能有大于10的数。所以不再进行扫描表操作。返回第二条数据，对应回主表的第二行。这样就提高了查询的速度，如果没添加索引；则扫描整张主表。

3、索引类似大学图书馆建书目索引，可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降，虽然官方文档说500~800w记录，所以大数据量建立索引是非常有必要的。

mysql创建索引需要注意什么

1、MySQL建表，字段需设置为非空，需设置字段默认值。 MySQL建表，字段需NULL时，需设置字段默认值，默认值不为NULL。 MySQL建表，如果字段等价于外键，应在该字段加索引。

2、不适合键值较少的列（重复数据较多的列）。假如索引列TYPE有5个键值，如果有1万条数据，那么 WHERE TYPE = 1将访问表中的2000个数据块。再加上访问索引块，一共要访问大于200个的数据块。

3、MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的。下面介绍几种常见的MySQL索引类型。在数据库表中，对字段建立索引可以大大提高查询速度。

4、mysql的索引类型及使用索引时的注意事项有：普通索引。这是最基本的索引，它没有任何限制。