b树和hash的应用场景

关系型数据库中,索引大多采用B/B+树来作为存储结构,而全文搜索引擎的索引则主要采用hash的存储结构,这两种数据结构有什么区别?

  • 如果是等值查询,那么哈希索引明显有绝对优势,因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值;当然了,这个前提是,键值都是唯一的。如果键值不是唯一的,就需要先找到该键所在位置,然后再根据链表往后扫描,直到找到相应的数据;

  • 从示意图中也能看到,如果是范围查询检索,这时候哈希索引就毫无用武之地了,因为原先是有序的键值,经过哈希算法后,有可能变成不连续的了,就没办法再利用索引完成范围查询检索;

  • 同理,哈希索引也没办法利用索引完成排序,以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询(这种部分模糊查询,其实本质上也是范围查询);

  • 哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则

  • B+树索引的关键字检索效率比较平均,不像B树那样波动幅度大,在有大量重复键值情况下,哈希索引的效率也是极低的,因为存在所谓的哈希碰撞问题



hash结构的特点:检索效率非常高,索引的检索可以一次到位,O(1)。B树需要从根节点到枝节点,最后才能到叶节点进行多次I/O操作,所以hash的效率远远高于B树的效率。


那么为什么数据库索引还是用B树结构呢?

1、hash索引仅满足“=”、“IN”和“<=>”查询,不能使用范围查询

因为hash索引比较的是经常hash运算之后的hash值,因此只能进行等值的过滤,不能基于范围的查找,因为经过hash算法处理后的hash值的大小关系,并不能保证与处理前的hash大小关系对应。

2、hash索引无法被用来进行数据的排序操作

由于hash索引中存放的都是经过hash计算之后的值,而hash值的大小关系不一定与hash计算之前的值一样,所以数据库无法利用hash索引中的值进行排序操作。

3、对于组合索引,Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值,而不是单独计算 Hash 值,所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候,Hash 索引也无法被利用

4、Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高

对于选择性比较低的索引键,如果创建 Hash 索引,那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦,会浪费多次表数据的访问,而造成整体性能低下。

(因此:键值重复率低的适合用B树索引)


b-tree完全基于key的比较,和二叉树相同的道理,相当于建个排序后的数据集,使用二分法查找算法,实际上也非常快,而且受数据量增长影响非常小

    原文作者:B树
    原文地址: https://blog.csdn.net/chuangsun/article/details/78013537
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