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索引是程序员在学习数据库架构技术的时候需要重点掌握的一个编程知识点，下面我们就通过案例分析来了解一下，数据库索引类型与应用实践方法。
1、B-Tree
特点
所有值按顺序存放。
每一个叶子页到根的距离相同
叶子节点保存了指向数据的指针
叶子节点与叶子节点通过指针链接，方便范围查询
树的深度与表的大小直接相关
索引对多个列排序的依据是，createtable语句中定义索引时列的顺序
适用场景
全值匹配
列前缀查找
即xx*，注意与左前缀不同
左前缀
注意：跳列无效，只能匹配一列
只访问索引列的查询
又叫“覆盖索引”
键值范围
精确匹配某一列并范围匹配另外一列
注意：此时范围查询右边的列无法使用索引
实践
如果范围查询列值有限，可以通过使用多个等于条件代替范围条件，以提高效率。
可以使用相同的列但顺序不同的索引来满足不同类型的查询需求。
2、Hashindex
特点
基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效。
速度非常快：对每一行数据，存储引擎都会对所以列计算一个哈希码(哈希码是一个较小的值，尽可能少的重复)。
行读取：哈希索引仅存哈希值和数据行的指针，不存储字段值，故无法避免读取行。
不支持排序：哈希表按照槽(哈希码)顺序存储，不以值(数据行)的顺序存储。
缺点
仅仅支持等值比较查询(=、IN、<=>)，不支持范围查询。
冲突较多时维护成本较高。
适用场景
Memory引擎表的默认存储引擎
与众不同的是，Memory支持非的哈希索引，如果哈希码相同，索引会以列表方式存放多个记录指针到同一个哈希条目中。
InnoDB的“自适应哈希索引”
当某些索引使用很频繁时，会在内存中基于B-Tree索引之上在创建一个哈希索引。
如存储URL这种长度较长，可辨别度较高的数据时。
实践
如果存储引擎不支持哈希索引，则可以创建自定义哈希索引
哈希函数不要使用SHA1()和MD5()，因为其哈希结果很长，浪费大量空间，且较慢
可使用简单哈希函数crc32()，冲突范围可接受同时又能提供更好的性能。
数据量非常大时，crc32()会出现大量哈希冲突，可考虑自实现64位哈希函数。简单的办法可以使用MD5()函数返回值的一部分作为自定义哈希函数
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2025-04-27
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