Hash索引
概念
? ? ? ?基于哈希表實現(xiàn)，只有匹配所有列的查詢才有效。對于每一行數(shù)據(jù)，存儲引擎都會對所有索引列計算一個哈希碼，哈希碼是一個較小的值，不同鍵值的行計算出的哈希碼也不一樣。哈希索引將所有的哈希碼存儲在索引中，同時保存指向每個數(shù)據(jù)行的指針。
? ? ? ?如果多個列的哈希值相同，索引會以鏈表的方式存放多個記錄指針到同一個哈希條目中去。
舉例
CREATE TABLE `testhash` (
`fname` varchar(50) DEFAULT NULL,
`lname` varchar(50) DEFAULT NULL,
KEY `fname` (`fname`) USING HASH
) ENGINE=MEMORY;
? ? ? ?為什么用MEMORY存儲引擎，因為mysql只有MEMORY存儲引擎顯示支持哈希索引。
? ? ? ?表包含數(shù)據(jù):select * from testhash
假設索引使用哈希函數(shù)f()來生成哈希碼：
? ? ? ?f('Arjen')=2323
? ? ? ?f('Baron')=7437
? ? ? ?f('Peter')=8784
? ? ? ?f('Vadim')=2458
則，哈希索引的數(shù)據(jù)結構是：
哈希表中哈希碼是順序的，導致對應的數(shù)據(jù)行是亂序的。
看如下查詢：
select lname from testhash where fname ='Peter'
? ? ? ?Mysql首先計算Peter的哈希值是8784，然后到哈希索引中找到對應的行指針，根據(jù)指針找到對應的數(shù)據(jù)行。
? ? ? ?索引只存儲哈希碼及行指針，所以索引的數(shù)據(jù)結構非常的緊湊，這也讓哈希索引查找速度非?？?，但是哈希索引也有他的限制。
哈希索引限制
- 哈希索引只保存哈希碼和指針，而不存儲字段值，所以不能使用索引中的值來避免讀取行。不過訪問內存中的行速度非常快（因為是MEMORY引擎），所以對性能影響并不大
- 哈希索引數(shù)據(jù)并不是按照索引值順序存儲的，所以無法用于排序
- 哈希索引不支持部分索引列查找，因為哈希索引始終是使用索引列的全部內容來計算哈希碼。
如，在數(shù)據(jù)列（A,B）上建立哈希索引，如果查詢只有數(shù)據(jù)列A，則無法使用該哈希索引 - 哈希索引只支持等值比較查詢，包括=、IN()、<=>，不支持范圍查詢，如where price > 100
- 哈希沖突（不同索引列會用相同的哈希碼）會影響查詢速度，此時需遍歷索引中的行指針，逐行進行比較。
- 如果哈希沖突很多，一些索引維護操作的代價會很高。
? ? ? ?如果從表中刪除一行，需要遍歷鏈表中的每一行，找到并刪除對應行的引用，沖突越多，代價越大。
? ? ? ?總結：哈希索引限制多，只適用于一定的場合。而一旦適合哈希索引，它帶來的性能提升將非常顯著。
自定義哈希索引
? ? ? ?在InnoDB中，某些索引值被使用的非常頻繁的時候，它會在內存中基于B+Tree的基礎上再創(chuàng)建一個哈希索引，使其不必要在從根節(jié)點就行查找。完全自動的內部行為，用戶無法配置或更改。
使用場景
為超長的鍵創(chuàng)建哈希索引。列值太長，導致索引體積過大，查詢速度也會受到影響。
創(chuàng)建思路
? ? ? ?增加一個額外哈希列，將列值映射成哈希值，對哈希列進行再進行索引。在where條件處手動指定使用哈希函數(shù)。
假設使用的是哈希函數(shù)hash()，查詢語句如下：
select * from table where 列B=
hash('https://blog.csdn.net/qq_26222859/article/details/1')
and 列A=‘https://blog.csdn.net/qq_26222859/article/details/1'
列B還是利用B+Tree索引進行查找，只不過我們是利用哈希值而不是列鍵本身進行索引。
實例
CREATE TABLE `url_hash` (
`url` varchar(255) DEFAULT NULL,
`url_crc` bigint(10) DEFAULT NULL,
KEY `HASHINDEX` (`url_crc`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB;
url鍵查詢
select * from url_hash where url='https://blog.csdn.net/qq_2622285'
使用mysql自帶的CRC32函數(shù)對url做哈希處理，就可以使用下面的函數(shù)查詢
select * from url_hash where url_crc=CRC32('https://blog.csdn.net/qq_2622285' ) and url='https://blog.csdn.net/qq_2622285'
mysql優(yōu)化器會選擇性能高且體積小的基于url_crc列的索引來完成查找，即使用多個相同的索引值，查找仍然很快。
但是，我們需要手動維護crc_url哈希列，可通過觸發(fā)器在插入和更新時實時維護url_crc列，如下
CREATE DEFINER=`root`@`localhost` TRIGGER `CRC_INS` BEFORE INSERT ON `url_hash` FOR EACH ROW begin
set NEW.url_crc=crc32(NEW.url);
end;
CREATE DEFINER=`root`@`localhost` TRIGGER `CRC_UPD` BEFORE UPDATE ON `url_hash` FOR EACH ROW begin
set NEW.url_crc=crc32(NEW.url);
end;
驗證:
insert into url_hash(url) values ('https://blog.csdn.net/qq_2622285')
select * from url_hash
update url_hash set url ='update'
select * from url_hash
select * from url_hash where url='https://blog.csdn.net/qq_2622285' and url_crc=CRC32('https://blog.csdn.net/qq_2622285')
注意，
1、where語句中必須包含url，避免哈希沖突。
2、mysql同時提供了SHA1()、MD5()兩個加密函數(shù)，不要使用這兩個函數(shù)做哈希函數(shù)，他們是強加密函數(shù)，設計目標是最大限度消除沖突，但計算的哈希值很長，浪費空間且有時更慢。哈希沖突只要在一個可接受的范圍內對性能影響并不大。
select SHA1('CONGZHIZHI')
select MD5('CONGZHIZHI')
空間數(shù)據(jù)索引
? ? ? ?MyISAM存儲引擎支持空間索引，可以用作地理數(shù)據(jù)存儲。和B+Tree索引不同，這類索引無需前綴查詢?？臻g索引從所有維度索引數(shù)據(jù)。查詢時，可以有效地使用任意維度來組合查詢。必須使用Mysql的GIS相關函數(shù)如MBRCONTAINS()等來維護數(shù)據(jù)。Mysql 的GIS并不完善，大部分人不會使用到這個特性。開源關系數(shù)據(jù)庫中對GIS的解決方案做得比較好的是PostgreSQL的PostGIS。
全文索引
? ? ? ?全文索引是一種特殊類型的索引，它查找的是文本中的關鍵字，而不是直接比較索引中值。全文索引和其他類索引的匹配方式完全不一樣。它有許多需要注意的細節(jié)，如停用詞、詞干、復數(shù)和布爾搜索等。全文索引更類似于搜索引擎做的事情，而不是簡單的where條件匹配。
