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MySQL中的B-Tree引索與Hash引索有區(qū)別嗎？很多新手對(duì)此不是很清楚，為了幫助大家解決這個(gè)難題，下面小編將為大家詳細(xì)講解，有這方面需求的人可以來(lái)學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。
MySQL中B-Tree引索和Hash引索的區(qū)別：
1、B-Tree引索支持最左前綴匹配原則，而Hash引索不支持；
2、MyISAM和InnoDB都支持B-Tree引索，而Hash引索只有Memory和NDB引擎索引支持
Hash索引
Hash，一般翻譯做"散列"，也有直接音譯為"哈希"的，就是把任意長(zhǎng)度的輸入(又叫做預(yù)映射， pre-image)，通過(guò)散列算法，變換成固定長(zhǎng)度的輸出，該輸出就是散列值。這種轉(zhuǎn)換是一種壓縮映射，也就是，散列值的空間通常遠(yuǎn)小于輸入的空間，不同的輸入可能會(huì)散列成相同的輸出，所以不可能從散列值來(lái)唯一的確定輸入值。簡(jiǎn)單的說(shuō)就是一種將任意長(zhǎng)度的消息壓縮到某一固定長(zhǎng)度的消息摘要的函數(shù)。
可能很多人又有疑問(wèn)了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，為什么大家不都用 Hash 索引而還要使用 B-Tree 索引呢？任何事物都是有兩面性的，Hash 索引也一樣，雖然 Hash 索引效率高，但是 Hash 索引本身由于其特殊性也帶來(lái)了很多限制和弊端，主要有以下這些。
（1）Hash 索引僅僅能滿(mǎn)足"=","IN"和"<=>"查詢(xún)，不能使用范圍查詢(xún)。
由于 Hash 索引比較的是進(jìn)行 Hash 運(yùn)算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的過(guò)濾，不能用于基于范圍的過(guò)濾，因?yàn)榻?jīng)過(guò)相應(yīng)的 Hash 算法處理之后的 Hash 值的大小關(guān)系，并不能保證和Hash運(yùn)算前完全一樣。
（2）Hash 索引無(wú)法被用來(lái)避免數(shù)據(jù)的排序操作。
由于 Hash 索引中存放的是經(jīng)過(guò) Hash 計(jì)算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小關(guān)系并不一定和 Hash 運(yùn)算前的鍵值完全一樣，所以數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法利用索引的數(shù)據(jù)來(lái)避免任何排序運(yùn)算；
（3）Hash 索引不能利用部分索引鍵查詢(xún)。
對(duì)于組合索引，Hash 索引在計(jì)算 Hash 值的時(shí)候是組合索引鍵合并后再一起計(jì)算 Hash 值，而不是單獨(dú)計(jì)算 Hash 值，所以通過(guò)組合索引的前面一個(gè)或幾個(gè)索引鍵進(jìn)行查詢(xún)的時(shí)候，Hash 索引也無(wú)法被利用。
（4）Hash 索引在任何時(shí)候都不能避免表掃描。
前面已經(jīng)知道，Hash 索引是將索引鍵通過(guò) Hash 運(yùn)算之后，將 Hash運(yùn)算結(jié)果的 Hash 值和所對(duì)應(yīng)的行指針信息存放于一個(gè) Hash 表中，由于不同索引鍵存在相同 Hash 值，所以即使取滿(mǎn)足某個(gè) Hash 鍵值的數(shù)據(jù)的記錄條數(shù)，也無(wú)法從 Hash 索引中直接完成查詢(xún)，還是要通過(guò)訪問(wèn)表中的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的比較，并得到相應(yīng)的結(jié)果。
（5）Hash 索引遇到大量Hash值相等的情況后性能并不一定就會(huì)比B-Tree索引高。
對(duì)于選擇性比較低的索引鍵，如果創(chuàng)建 Hash 索引，那么將會(huì)存在大量記錄指針信息存于同一個(gè) Hash 值相關(guān)聯(lián)。這樣要定位某一條記錄時(shí)就會(huì)非常麻煩，會(huì)浪費(fèi)多次表數(shù)據(jù)的訪問(wèn)，而造成整體性能低下。
B-Tree索引
B-tree(多路搜索樹(shù)，并不是二叉的)是一種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。使用B-tree結(jié)構(gòu)可以顯著減少定位記錄時(shí)所經(jīng)歷的中間過(guò)程，從而加快存取速度。按照翻譯，B 通常認(rèn)為是Balance的簡(jiǎn)稱(chēng)。這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)一般用于數(shù)據(jù)庫(kù)的索引，綜合效率較高。
一般來(lái)說(shuō)， MySQL 中的 B-Tree 索引的物理文件大多都是以 Balance Tree 的結(jié)構(gòu)來(lái)存儲(chǔ)的，也就是所有實(shí)際需要的數(shù)據(jù)都存放于 Tree 的 Leaf Node ，而且到任何一個(gè) Leaf Node 的最短路徑的長(zhǎng)度都是完全相同的，所以我們大家都稱(chēng)之為 B-Tree 索引當(dāng)然，可能各種數(shù)據(jù)庫(kù)（或 MySQL 的各種存儲(chǔ)引擎）在存放自己的 B-Tree 索引的時(shí)候會(huì)對(duì)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)稍作改造。如 Innodb 存儲(chǔ)引擎的 B-Tree 索引實(shí)際使用的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)實(shí)際上是 B+Tree ，也就是在 B-Tree 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上做了很小的改造，在每一個(gè)
Leaf Node 上面出了存放索引鍵的相關(guān)信息之外，還存儲(chǔ)了指向與該 Leaf Node 相鄰的后一個(gè) LeafNode 的指針信息，這主要是為了加快檢索多個(gè)相鄰 Leaf Node 的效率考慮。
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