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mysql - B树与哈希表

coder 2023-05-10 原文

在MySQL中,索引类型是b-tree,访问b-tree中的元素是以对数摊销时间O(log(n))

另一方面,访问哈希表中的元素是 O(1)

为什么不使用哈希表而不是 b 树来访问数据库中的数据?

最佳答案

您只能通过哈希表中的主键访问元素。 这比使用树算法(O(1) 而不是 log(n))要快,但您不能选择范围( xy 之间的所有内容)。 树算法在 Log(n) 中支持这一点,而哈希索引可以导致全表扫描 O(n)。 此外,哈希索引的恒定开销通常更大(这不是 theta 表示法的因素,但它仍然存在)。 此外,树算法通常更易于维护、随着数据、规模等增长。

哈希索引与预定义的哈希大小一起使用,因此您最终会得到一些存储对象的“桶”。这些对象会再次循环以在此分区内真正找到正确的对象。

因此,如果您的尺寸较小,则小元素的开销会很大,大尺寸会导致进一步扫描。

如今的哈希表算法通常可以扩展,但扩展可能效率低下。

There are indeed scalable hashing algorithms. Don't ask me how that works - its a mystery to me too. AFAIK they evolved from scalable replication where re-hashing is not easy.

Its called RUSH - Replication Under Scalable Hashing, and those algorithms are thus called RUSH algorithms.

但是,与您的哈希大小相比,您的索引可能会超过一个可容忍的大小,并且您的整个索引需要重新构建。通常这不是问题,但对于庞大的数据库,这可能需要几天时间。

树算法的权衡很小,它们几乎适用于所有用例,因此是默认的。

但是,如果您有一个非常精确的用例,并且您确切知道需要什么并且只需要什么,则可以利用散列索引。

关于mysql - B树与哈希表,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/7306316/

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