MySQL之创建高性能的索引(三)

创建高性能的索引

哈希索引

哈希索引(hash index)基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有的列的查询才有效。对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码(hash code).哈希码是一个较小的值，并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时哈希表中保存指向每个数据行的指针。在MySQL中，只有Memory引擎显式支持哈希索引。这也是Memory引擎表的默认索引类型，Memory引擎同时也支持B-Tree索引。值得一提的是，Memory引擎是支持非唯一哈希索引的，这在数据库世界里面是比较与众不同的。如果多个列的哈希值相同，索引会以链表的方式存放多个记录指针到同一个哈希条目中.下面来看一个例子

mysql> CREATE TABLE testhash(-> fname VARCHAR(50) NOT NULL,-> lname VARCHAR(50) NOT NULL,-> KEY USING HASH(fname)-> ) ENGINE=MEMORY;

表种包含如下数据:

mysql> SELECT * FROM testhash;
+-------+-----------+
| fname | lname     |
+-------+-----------+
| Arjen | Lentz     |
| Baron | Schwartz  |
| Peter | Zaitsev   |
| Vadim | Tkachenko |
+-------+-----------+

假设索引使用假想的哈希函数f(),它返回下面的值(都是示例数据，非真实数据):

f('Arjen')=2323
f('Baron')=7437
f('Peter')=8784
f('Vadim')=2458

则哈希索引的数据结构如下:

槽(Slot)      值(Value)
2323          指向第1行的指针
2458          指向第4行的指针
7437          指向第2行的指针
8784          指向第3行的指针

注意每隔槽的编号是顺序的，但是数据行不是。先在来看如下查询

mysql> SELECT lname FROM testhash WHERE fname ='Peter';

MySQL先计算’Peter’的哈希值，并使用该值寻找对应的记录指针。因为f(‘Peter’)=8784,所以MySQL在索引中查找8784，可以找到指向第3行的指针，最后异步是比较第三行的值是否为’Peter’,以确保就是要查找的行。因为索引自身只需要存储对应的哈希值，所以索引的结构十分紧凑，这也让哈希索引查找的速度非常快。然而，哈希索引也有它的限制:

  • 1.哈希索引只包含哈希值和行指针，而不存储字段值，所以不能使用索引中的值来避免读取行。不过，访问内存中的行的速度很快，所以大部分情况下这一点对性能的影响并不明显
  • 2.哈希索引数据并不是按照索引值顺序存储的，所以也就无法用于排序
  • 3.哈希索引也不支持部分索引列匹配查找，因为哈希索引始终是使用索引列的全部内容来计算哈希值的。例如，在数据列(A,B)上建立哈希索引，如果查询只有数据列A,则无法使用该索引
  • 4.哈希索引只支持等值比较查询，包括=、IN()、<=>(注意<>和<=>是不同的操作)。也不支持任何范围查询，例如WHERE price >100
  • 5.访问哈希索引的数据非常快，除非有很多哈希冲突(不同的索引列值却有相同的哈希值)。当出现哈希冲突的时候，存储引擎必须遍历链表中所有的行指针，主键进行比较，直到找出所有符合条件的行
  • 6.如果哈希冲突很多的化，一些索引维护操作的代价也会很高。例如，如果在某个选择性很低(哈希冲突很多)的列上建立哈希索引，那么当从表中删除一行时，存储引擎需要遍历对哈希值的链表中的每一行，找到并删除对应行的引用，冲突越多，代价越大。

因为这些限制，哈希索引只适用于某些特定的场合。而一旦适合哈希索引，则它带来的的性能提升将非常显著。举个例子，在数据仓库应用中有一种经典的"星型"schema。需要关联很多表，哈希索引就非常适合查找表的需求。除了Memory引擎外，NDB集群引擎也支持唯一哈希索引，且在NDB集群引擎中作用非常特殊。
InnoDB引擎有一个特殊的功能叫作"自适应哈希索引(Adaptive Hash Index)"。当InnoDB注意到某些索引值被使用得非常频繁时，它会在内存中基于B-Tree之上再创建一个哈希索引，这样就让B-Tree索引也具有哈希索引的一些优点，比如快速的哈希查找。这是一个完全自动的、内部的行为，用户无法控制或者配置，不过有必要，完全可以关闭该功能。

创建自定义哈希索引

如果存储引擎不支持哈希索引，则可以模拟像InnoDB一样创建哈希索引，这可以享受一些哈希索引的便利，例如只需要很小的索引就可以为超长的键创建索引。思路很简单:在B-Tree基础上创建一个伪哈希索引。这和真正的哈希索引不是一回事，因为还是适用B-Tree进行查找，但是它适用哈希值而不是键本身进行索引查找。你需要做的事就是在查询的WHERE子句中手动指定适用哈希函数。下面是一个示例，例如需要存储大量的URL,并需要根据URL进行搜索查找。如果适用B-Tree来存储URL,存储的内容就会很大，因为URL本身都很长。正常情况下会有如下查询:

mysql> SELECT id FROM url WHERE url = "http://www.mysql.com";

若删除原来URL列上的索引，而新增一个被索引的url_crc列，适用CRC32做哈希，就可以适用下面的方式查询:

mysql>SELECT  id FROM url WHERE url="http://www.mysql.com" AND url_crc=CRC32("http://www.mysql.com");

这样做的性能会非常高，因为MySQL优化器会适用这个选择性很高而提及很小的基于url_crc列的索引来完成查找(在上面的案例中，索引值伪1560514994)即使有多个记录相同的索引值，查找仍然很快，只需要根据哈希值做快速的整数比较就能找到索引条目，然后一一比较返回对应的行。另外一种方式就是对完整的URL字符串做索引，那样会非常慢。

mysql> SELECT CRC32("http://www.mysql.com");
+-------------------------------+
| CRC32("http://www.mysql.com") |
+-------------------------------+
|                    1560514994 |
+-------------------------------+
1 row in set (0.10 sec)

这样实现的缺陷事需要维护哈希值。可以手动维护，也可以适用触发器实现。下面的案例演示了触发器如何在插入和更新时维护url_crc列，首先创建如下表:

CREATE TABLE pseudohash (
id INT UNSIGNED NOT NULL auto_increment,
url VARCHAR ( 255 ) NOT NULL,
url_crc INT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0,
PRIMARY KEY ( id ));

然后创建触发器。先临时修改一下语句分隔符，这样就可以在触发器定义中适用分毫:

DELIMITER //
CREATE TRIGGER pseudohash_crc_ins BEFORE INSERT ON pseudohash FOR EACH ROW BEGIN SET NEW.url_crc=crc32(NEW.url);
END;
//CREATE TRIGGER pseudohash_crc_upd BEFORE UPDATE ON pseudohash FOR EACH ROW BEGIN SET NEW.url_crc=crc32(NEW.url);
END;
//DELIMITER;

剩下工作就是验证一下触发器如何维护哈希索引:

mysql>INSERT INTO pseudohash (url) VALUES ('http://www.mysql.com');
mysql> SELECT * FROM pseudohash;
+----+----------------------+------------+
| id | url                  | url_crc    |
+----+----------------------+------------+
|  1 | http://www.mysql.com | 1560514994 |
+----+----------------------+------------+
1 row in set (0.08 sec)
mysql> UPDATE pseudohash SET url = 'http://www.mysql.com/' WHERE id = 1;
Query OK, 1 row affected (0.02 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0mysql> SELECT * FROM pseudohash;
+----+-----------------------+------------+
| id | url                   | url_crc    |
+----+-----------------------+------------+
|  1 | http://www.mysql.com/ | 1558250469 |
+----+-----------------------+------------+
1 row in set (0.07 sec)

SHA1()和MD5()

如果采用这种方式，记住不要适用SHA1()和MD5(0作为哈希函数。因为这两个函数计算出来的哈希值是非常长的字符串，会浪费大量空间，比较时也会更慢。SHA1()和MD5()是强加密函数，设计目标是最大限度消除冲突，但这里并需要这样高的要求。简单哈希函数的冲突在一个可以接受的范围，同时又能够提供好的性能。如果数据表非常大，CRC32()会出现大量的哈希冲突，则可以考虑自己实现一个简单的64位哈希函数。这个自定义函数要返回整数，而不是字符串。一个简单的办法可以适用MD5()函数返回值的一部分来作为自定义哈希函数。这可能比自己写一个哈希算法的性能要差，不过这样实现最简单:

mysql> SELECT CONV(RIGHT(MD5('http://www.mysql.com/'), 16), 16, 10) AS HASH64;
+---------------------+
| HASH64              |
+---------------------+
| 9761173720318281581 |
+---------------------+

处理哈希冲突，当适用哈希索引进行查询的时候，必须在WHERE子句中包含常量值:

mysql> SELECT id FROM url WHERE url_crc=CRC32('http://mysql.com') AND url='http://www.mysql.com';

一旦出现哈希冲突，另一个字符串的哈希值也恰是1560514994，则下面的查询时无法正确工作的。

mysql> SELECT id FROM url WHERE url_crc=CRC32('http://www.mysql.com');

因为所谓的"生日悖论"，出现哈希冲突的概率的增长速度可能比想象的要快得多。CRC32()返回的是32位的整数，当索引有93 000条时出现的冲突的概率是1%。例如将/usr/share/dict/words中的词导入数据表并进行CRC32()计算，最后会有98 569行，这就已经出现一次哈希冲突了，冲突让下面的插叙年返回了多条记录

mysql>SELECT word,crc FROM words WHERE crc=CRC32('gnu');

正确的刑法应该如下:

mysql>SELECT word, crc FROM words WHERE crc=CRC32('gnu') AND word = 'gnu';

要避免冲突问题，必须在WHERE条件中带入哈希值和对应列值。如果不是想查询具体值，例如只是统计记录数(不精确的)，则可以不带如列值，直接适用CRC32()的哈希值查询即可。还可以适用如FNV64()函数作为哈希函数，这是移植自Percona Server的函数，可以以插件的方式在任何MySQL版本中适用，哈希值64位，速度快，且冲突比CRC32()要少很多

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