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Btree索引和Hash索引

2022-08-10 22:32:00 【木小同】

Hash索引

是通过计算数据的Hash值来定位数据所存储的位置，所以查询数据的时候可以直接定位到数据所在位置，不需像B-tree一样通过二叉树的方式一次次的寻找数据，查询的效率非常高。但是为什么很少使用Hash索引呢？
缺点：

  • 只能查询指定数据，无法进行范围查询，像< >= in 这类的搜索是无法实现的
  • 无法进行数据的排序，因为数据的Hash值的大小不代表数据本身的大小
  • 不能通过索引来避免全表扫描，因为无法圈定出范围，所有只能扫描全部数据

BTree索引

是非常优秀的索引结构，通过B+树的结构来实现，是通过提取索引字段建立索引树，从而在查询的时候定位到数据所在缓存页，来实现数据的范围筛选操作。
并且like语句左侧没有通配符“zhang%”的时候也能使用索引。非常适合用来做大量数据的排序和范围查询等操作。

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