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MySQL索引的Index method中btree和hash的区别

当分片索引不是纯整型的字符串时,只接受整型的内置 hash 算法是无法使用的。为此,stringhash 按照用户定义的起点和终点去截取分片索引字段中的部分字符,根据当中每个字符的二进制 unicode 值换算出一个长整型数值,然后就直接调用内置 hash 算法求解分片路由:先求模得到逻辑分片号,再根据逻辑分片号直接映射到物理分片。

用户需要在 rule.xml 中定义 partitionLength[] 和 partitionCount[] 两个数组和 hashSlice 二元组。

在 DBLE 的启动阶段,点乘两个数组得到模数,也是逻辑分片的数量

并且根据两个数组的叉乘,得到各个逻辑分片到物理分片的映射表(物理分片数量由 partitionCount[] 数组的元素值之和)

此外根据 hashSlice 二元组,约定把分片索引值中的第 4 字符到第 5 字符(字符串以 0 开始编号,编号 3 到编号 4 等于第 4 字符到第 5 字符)字符串用于 “字符串-整型”的转换

在 DBLE 的运行过程中,用户访问使用这个算法的表时,WHERE 子句中的分片索引值会被提取出来,取当中的第 4 个字符到第 5 字符,送入下一步

设置一个初始值为 0 的累计值,逐个取字符,把累计值乘以 31,再把这个字符的 unicode 值当成长整型加入到累计值中,如此类推直至处理完截取出来的所有字符,此时的累计值就能够代表用户的分片索引值,完成了 “字符串-整型” 的转换

对上一步的累计值进行求模,得到逻辑分片号

再根据逻辑分片号,查映射表,直接得到物理分片号

与MyCat的类似分片算法对比

请点击输入图片描述

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。

开发注意点

【分片索引】1. 必须是字符串

【分片索引】2. 最大物理分片配置方法是,让 partitionCount[] 数组和等于 2880

例如:

property name="partitionLength"1/propertyproperty name="partitionCount"2880/property

property name="partitionLength"1,1/propertyproperty name="partitionCount"1440,1440/property

【分片索引】3. 最小物理分片配置方法是,让 partitionCount[] 数组和等于 1

例如

property name="partitionLength"2880/propertyproperty name="partitionCount"1/property

【分片索引】4. partitionLength 和 partitionCount 被当做两个逗号分隔的一维数组,它们之间的点乘必须在 [1, 2880] 范围内

【分片索引】5. partitionLength 和 partitionCount 的配置对顺序敏感

property name="partitionLength"512,256/propertyproperty name="partitionCount"1,2亮袜/property

和敬圆激

property name="partitionLength"256,512/propertyproperty name="partitionCount"2,1/property

是不同的分片结果

【分片索引】6. 分片索引字段长度小于用户指定的截取长度时,截取长度会安全减少到符合分片索引字段长度

【数据分布】1. 分片索引字段截取越长则越有利于数据均匀分布

【数据分布】2. 分片索引字段的内容重复率越低则越有利于数据均匀分布

运维注意点

【扩容】1. 预先过量分片,并且不改变 partitionCount 和 partitionLength 点乘结果,也不改变截取设置 hashSlice 时,可以避免数据再平衡,只需进行涉及数据的迁移

【扩容】2. 若需要改变 partitionCount 和 partitionLength 点乘结果或改变截取设置 hashSlice 时,需要数据再平衡

【缩容】1. 预先过量腔汪分片,并且不改变 partitionCount 和 partitionLength 点乘结果,也不改变截取设置 hashSlice 时,可以避免数据再平衡,只需进行涉及数据的迁移

【缩容】2. 若需要改变 partitionCount 和 partitionLength 点乘结果或改变截取设置 hashSlice 时,需要数据再平衡

配置注意点

【配置项】1. 在 rule.xml 中,可配置项为 property name="partitionLength"  、property name="partitionCount" 和 property name="hashSlice"

【配置项】2.在 rule.xml 中配置 property name="partitionLength" 标签

内容形式为:物理分片持有的虚拟分片数[,物理分片持有的虚拟分片数,...物理分片持有的虚拟分片数]

物理分片持有的虚拟分片数必须是整型,物理分片持有的虚拟分片数从左到右与同顺序的物理分片数对应,partitionLength 和partitionCount 的点乘结果必须在 [1, 2880] 范围内

【配置项】3. 在 rule.xml 中配置 property name="partitionCount" 标签内容形式为:物理分片数[,物理分片数,...物理分片数]

其中物理分片数必须是整型,物理分片数按从左到右的顺序与同顺序的物理分片持有的虚拟分片数对应,物理分片的编号从左到右连续递进,partitionLength 和 partitionCount 的点乘结果必须在 [1, 2880] 范围内

【配置项】4. partitionLength 和 partitionCount 的语义是:持有partitionLength[i] 个虚拟分片的物理分片有 partitionCount[i] 个

例如

property name="partitionLength"512,256/propertyproperty name="partitionCount"1,2/property

语义是持有 512 个逻辑分片的物理分片有 1 个,紧随其后,持有 256 个逻辑分片的物理分片有 2 个

【配置项】5.partitionLength 和 partitionCount 都对书写顺序敏感,

例如

property name="partitionLength"512,256/propertyproperty name="partitionCount"1,2/property

分片结果是第一个物理分片持有头512个逻辑分片,第二个物理分片持有紧接着的256个逻辑分片,第三个物理分片持有最后256个逻辑分片,相对的

property name="partitionLength"256,512/propertyproperty name="partitionCount"2,1/property

分片结果则是第一个物理分片持有头 256 个逻辑分片,第二个物理分片持有紧接着的 256 个逻辑分片,第三个物理分片持有最后 512 个逻辑分片

【配置项】6.partitionLength[] 的元素全部为 1 时,这时候partitionCount 数组和等于 partitionLength 和 partitionCount 的点乘,物理分片和逻辑分片就会一一对应,该分片算法等效于直接取余

【配置项】7.在 rule.xml 中配置标签,从分片索引字段的第几个字符开始截取到第几个字符:

若希望从首字符开始截取 k 个字符( k 为正整数),配置的内容形式可以为“ 0 : k ”、“ k ”或“ : k ”;

若希望从末字符开始截取 k 个字符( k 为正整数),则配置的内容形式可以为“ -k : 0 ”、“ -k ”或“ -k : ”;

若希望从头第 m 个字符起算截取 n 个字符( m 和 n 都是正整数),则先计算出 i = m - 1 和 j = i + n - 1,配置的内容形式为“ i : j ”;

若希望从尾第 m 个字符起算截取从尾算起的 n 个字符( m 和 n 都是正整数),则先计算出 i = -m + n - 1,配置的内容形式可以为“ -m : i ”;

若希望不截取,则配置的内容形式可以为“ 0 : 0 ”、“ 0 : ”、“ : 0 ”或 “ : ”

MySQL索引类型 btree索引和hash索引的区别

1. hash索引查找数据基本上能一塌郑次定位数据,当然有大量碰撞的话性能也会下降。而btree索引就得在节点上挨着查找了,很明显在数据精确查找方面hash索引的效率是要雹州高于btree的; 2. 那么不精确查找呢,团肆颂也很明显,因为hash算法是基于等值计算的,

[img]

mysql btree和hash索引对比

只有 MEMORY 存储引擎的表才可以选择使用 BTREE 索引或者 HASH 索引,像我们 常用的innodb只支持btree索引 。两种不同类型的索引各有其不同的适用范围。

Hash索引只能用于对等比较,例如=,=(相当于=)操作符含好。时虚虚间复杂度是O(1),一次查找便能定位数据,不像BTree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IO访问,所以Hash在 单值查询 下检索效率远高于BTree索引。

但是,事实上我们更多情况是使用btree而不是hash

HASH 索引有一些重要的特征需要在使用的时候特别注意,如下所示。

下面我们可以进行验证:

创建一个city_memory表,其中 country_id字段上加了 HASH索引

插入数据

1、先开看这条等值条件sql

2、那么再来看 大于和小于条件sql

3、那么in这种范围条件呢?

in 条件对于hash来说是支持的,同样btree当然也支持。而且btree索引在使用in条件找数据时相对于hash性能更好,因为rows由4变为2(说明使用btree扫描2行即可找到)证明如下:

4、 BETWEEN .. AND .. 条件呢?

BETWEEN .. AND .. 条件在 不会用到hash索引!再来看看 btree的情况:

BETWEEN .. AND .. 条件能够使用到btree索引。

5、like 条件呢?

为了使用like条件,我们先将country_id类型改为 varchar

我们再来执行:

like条件会让hash索引失效。我们再来看btree下的like怎样:

好的,btree下也支持 like的不带开头%的访问查询

1、先来看hash索引支不支持排序

hash索引果然不能用在排序中,这多么致命呀!产生了 Using filesort文件内排序。性能上是个大坑。

2、同样,我们知道分组是要基于排序的。排序不使用索引,分组当然也不使用索引了。验证如下:

最终不仅没使用到索引,还产生了文件内排序和使用临时表。

当使用 MEMORY 引谈誉铅擎表的时候,如果是默认创建的 HASH索引,就要注意 SQL 语句的编写,确保可以使用上索引,如果索引字段需要 范围查询、排序、分组 就请使用btree索引;

mysql中的索引怎样使用btree索引

B-Tree 索引是 MySQL 数据库中使用最为频繁的索引类型,除了 Archive 存储引擎之外的其他所有的存储引擎都支持 B-Tree 索引。不仅仅在 MySQL 中是如此,实际上在其他的很多数据库管理系统中B-Tree 索蠢族闭引也同样是作为最主要的索引类型,这主要是因为 B-Tree 索引的存储结构在数据库的数据检 索中有非常优异的表现。

一般来说, MySQL 中的 B-Tree 索引的物理文件大多都是以 Balance Tree 的结构来存储的,也就是所有实际需要的数据都存放于 Tree 的 Leaf Node ,而且到任何一个 Leaf Node 的最短路径的长度都是完全相同的,所以我们大家都称之为 B-Tree 索引当然,可能各种数据库(或 MySQL 的各带裂种存储引擎)在存放自己的 B-Tree 索穗皮引的时候会对存储结构稍作改造。如 Innodb 存储引擎的 B-Tree 索引实际使用的存储结构实际上是 B+Tree ,也就是在 B-Tree 数据结构的基础上做了很小的改造,在每一个

Leaf Node 上面出了存放索引键的相关信息之外,还存储了指向与该 Leaf Node 相邻的后一个 LeafNode 的指针信息,这主要是为了加快检索多个相邻 Leaf Node 的效率考虑。

在 Innodb 存储引擎中,存在两种不同形式的索引,一种是 Cluster 形式的主键索引( Primary Key ),另外一种则是和其他存储引擎(如 MyISAM 存储引擎)存放形式基本相同的普通 B-Tree 索引,这种索引在 Innodb 存储引擎中被称为 Secondary Index 。

MySQL的btree索引和hash索引的区别

对于单个字段:

hash是精确定位(起作用于field=xxx这种情形饥羡),而btree是序列定位(可以缺蔽对field=xxxxx这种情形生效),如果同样是在field=xxx这种情形下,hash的效率更高。

对于多字段联合索引:

例如(field1+field2)联合索引下,查询WHERE field1=xxxx AND field2=xxxx时,两种索引都会生效伏肢州(hash效率更高),但如果查询WHERE field1=xxxx时,只有btree索引会生效,而hash索引此时不起作用!

mysql索引使用的是Btree还是B+tree?为什么

结合MySQL中Innodb存储引擎索引结构来看的话……

教科书上的B+Tree是一个简化了的,方便于研究和教学的B+Tree。然而在数据库实现时,为了更好的性能或者降低实现的难度,都会在细节上进行一定的变化。下面以InnoDB为例,来说说这些变化。

04 - Sparse Index中的数据指针

在“由浅入深理解InnoDB索引的实现(1)”中提到,Sparse Index中的每个键值都有一个指针指向所在的数据页。这样每个B+Tree都有指针指向数据页。

如果数据页进行了拆分或合并操作,那么所有的B+Tree都需要修改相应的页指针。特别是Secondary B+Tree(辅助索引对应的B+Tree), 要对很多个不连续的页进行修改。同时也需要对这些页加锁,这会降低并发性。为了降低难度和增加更新(分裂和合并B+Tree节点)的性能,InnoDB 将 Secondary B+Tree中的指针做蔽蠢替换成了主键的键值。

这样就去除了Secondary B+Tree对数据页的依赖,而数据就变成了Clustered B+Tree(簇索引对应的B+Tree)独占的了。对数据页的拆分及合并操作,仅影响Clustered B+Tree. 因此InnoDB的数据文件中存储的实际上就是多个孤立B+Tree。

一个有趣的问题: 当用户显式的把主键定义到了二级索引中时,还需要额外的主键来做二级索引的数据吗(即存储2份主键)? 很显然是不需要的。InnoDB在创建二级索引的时候,会判断主键的字段是否已经被包含在了要创建的索引中.

接下来看一下数据操作在B+Tree上的基本实现。

- 用主键查询

直接在Clustered B+Tree上查询。

- 用辅助索引查询

A. 在Secondary B+Tree上查询到主键。

B. 用主键在Clustered B+Tree上查询到数据。

可以看出,在使用主键值替换页指针后,辅助索引的查询效率降低了。

A. 如果能用主键查询,尽量使用主键来查询数据。

B. 但是由于Clustered B+Tree包含了完整的数据,遍历的效率并困比 Secondary B+Tree的效率低。如果遍历操作不涉及到二级索引和主键以外的数据,则尽量使用二级索引进行遍历。

- INSERT

A. 在Clustered B+Tree上插入一条记录

B. 在所有其他Secondary B+Tree上插入一条记录(仅包含索引字段和主键)

- DELETE

A. 在Clustered B+Tree上删除一条记录。

B. 在所有Secondary B+Tree上删除二级索引的记录。

- UPDATE 非键列

A. 在Clustered B+Tree上更新数据。

- UPDATE 主键列

A. 在Clustered B+Tree删除原有的记录(只是标记为DELETED,并不真正删除)。

B. 在Clustered B+Tree插入一条新的记录。

C. 在每一个Secondary B+Tree上删除原有的记录。(有疑问,看下一节。)

D. 在每一个Secondary B+Tree上插入一个条新的记录。

- UPDATE 辅助索引的键值

A. 在Clustered B+Tree上更新数据。

B. 在每一个Secondary B+Tree上删除原有的记录。

C. 在每一个Secondary B+Tree上插入一条新的记录。

更新键列时,需要更新多个页,效率比较低。

A. 尽量不用对主键列进行UPDATE操作。

B. 更新很多时,尽量少建索引。

05 – 非唯一键索引

教科书上的B+Tree操作,通常都假设”键值是唯一的“。但是在实际的应用中Secondary Index是允许键值重复的。在极端的情况下,所有的键值都一样,该如何来处理呢?InnoDB 的 Secondary B+Tree中,主键也是此二级键的一部分。 Secondary Key = 用户定义的KEY + 主键。

注意主键不仅做为数据出现在叶子节点,同时也作为键的一部分出现非叶子节点。对于非唯一键来说,因为主键是唯一的,Secondary Key也是唯一的。当然,在插入数据时,还是会根据用户定义的Key,来判断唯一性。按理说,如果纯陪辅助索引是唯一的(并且所有字段不能为空),就不需要这样做。可是,InnoDB对所有的Secondary B+Tree都这样创建。

还没弄明白有什么特殊的用途?有知道的朋友可以帮忙解答一下。

也许是为了降低代码的复杂性,这是我想到的唯一理由。

弄清楚了,即便是非空唯一键,在二级索引的B+Tree中也可能重复,因此必须要将主键加入到非叶子节点。

06 – Key, Pointer对

标准的B+Tree的每个节点有K个键值和K+1个指针,指向K+1个子节点。

而在“由浅入深理解索引的实现(1)”中图. 9的B+Tree上,每个节点有K个键值和K个指针。InnoDB的B+Tree也是如此。

这样做的好处在于,键值和指针一一对应。我们可以将一个Key,Pointer对看作一条记录。这样就可以用数据块的存储格式来存储索引块。因为不需要为索引块定义单独的存储格式,就降低了实现的难度。

- 插入最小值

当考虑在变形后的B+Tree上进行INSERT操作时,发现了一个有趣的问题。如果插入的数据的健值比B+Tree的最小键值小时,就无法定位到一个适当的数据块上去(Key,Pointer中的Key代表了子节点上的键值是=Key的)。例如,在图.5的B+Tree中插入键值为0的数据时,无法定位到任何节点。在标准的B+Tree上,这样的键值会被定位到最左侧的节点上去。这个做法,对于图.5中的B+Tree也是合理的。Innodb的做法是,将每一层(叶子层除外)的最左侧节点的第一条记录标记为最小记录(MIN_REC).在进行定位操作时,任何键值都比标记为MIN_REC的键值大。因此0会被插入到最左侧的记录节点上。

07 – 顺序插入数据

标准的B-Tree分裂时,将一半的键值和数据移动到新的节点上去。原有节点和新节点都保留一半的空间,用于以后的插入操作。当按照键值的顺序插入数据时,左侧的节点不可能再有新的数据插入。因此,会浪费约一半的存储空间。

解决这个问题的基本思路是:分裂顺序插入的B-Tree时,将原有的数据都保留在原有的节点上。创建一个新的节点,用来存储新的数据。顺序插入时的分裂过程.

以上是以B-Tree为例,B+Tree的分裂过程类似。InnoDB的实现以这个思路为基础,不过要复杂一些。因为顺序插入是有方向性的,可能是从小到大,也可能是从大到小的插入数据。所以要区分不同的情况。如果要了解细节,可参考以下函数的代码。

btr_page_split_and_insert();

btr_page_get_split_rec_to_right();

btr_page_get_split_rec_to_right();

InnoDB的代码太复杂了,有时候也不敢肯定自己的理解是对的。因此写了一个小脚本,来打印InnoDB数据文件中B+Tree。这样可以直观的来观察B+Tree的结构,验证自己的理解是否正确。

关于mysqlbtree和的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。

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