DB疑问解答之 --- 为什么使用树结构组织索引
来源:互联网 发布:ctp源码 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 14:36
学过数据结构的人都知道,用于查找的数据结构有:
(1)线性表;
(2)树;
(3)Hash表;
很明显Hash的查找是最快的。
问题:但是为什么数据库像MySQL,Oracle,SyBase,MS SqlServer都是使用B+或者B-树来存储数据库索引的。那么他们为什么都是用树,而不是速度更快的Hash表来存储索引呢???
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。
源文档 <http://devbbs.doit.com.cn/thread-15065-1-1.html>
====================================Hash索引的应用========================================
虽然Hash索引有很多劣势,但是像MSSQLServer, MySQL等数据库中仍然有用到Hash索引的地方。
比如在MySQL中,目前主要是 Memory和NDB Cluster存储引擎使用。
所谓Hash 索引,实际上就是通过一定的 Hash 算法,将须要索引的键值进行 Hash 运算,然后将得到的 Hash 值存入一个 Hash表中。每次须要检索的时候,都会将检索条件进行相同算法的 Hash 运算,再和Hash 表中的 Hash 值进行比较,并得出相应的信息。
在 Memory 存储引擎中,MySQL还支持非唯一的 Hash 索引。
可能很多人会比较惊讶,如果是非唯一的 Hash 索引,那相同的值该如何处理呢?在 Memory 存储引擎的 Hash索引中,如果遇到非唯一值,存储引擎会将它们链接到同一个Hash 键值下,并以一个链表的形式存在,然后在取得实际键值时过滤不符合的键。
由于 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。
源文档 <http://book.51cto.com/art/200906/132449.htm>
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