1樓：iku快開始
不管怎樣，還是要了解一下這兩種索引的區別，下面翻譯自mysql官網文件中對這兩者的解釋。
b-tree 索引特徵
b-tree索引可以被用在像=,>,>=,<,<=和between這些比較操作符上。而且還可以用於like操作符，只要它的查詢條件是一個不以萬用字元開頭的常量。像下面的語句就可以使用索引：
複製****如下:
select * from tbl_name where key_col like 'patrick%';
select * from tbl_name where key_col like 'pat%_ck%';
2樓：愛可生雲資料庫
hash 分片
理解了雜湊表的基本特點，再來看看分散式資料庫的 hash 分片。
hash 分片設計的要點：
1. 固定的資料對映到固定的節點 / 槽位
2. 資料分佈均勻
3. 擴容方便
主要是擴容時儘可能移動較少的資料。擴容之後實現新的資料分佈均勻。
想要實現動態擴容，儘可能不影響業務並保證效率，需要做到移動儘可能少的資料，一致性 hash 就是為了解決移動較少資料的問題，但是一致性 hash 的缺點是資料分佈的均勻性較差。為了解決這個問題，聰明的 dev 們又設計了跳增一致性 hash 演算法。
到這裡，可以看出 hash 與分片最緊密或者說最神似的點在於：
1. 固定的輸入有固定的輸出
2. 值呈均勻分佈
如果分散式資料庫的分片資料分佈不均勻，最糟情況就像雜湊表的極端衝突一樣，落在最終資料庫上的壓力跟不使用分散式相同。
3. 方便擴容
當分片填充滿的時候，需要擴容使總資料量在總分片之間再次達到資料均勻分佈狀態，擴容需要用 hash 函式重新對映舊值到新的分片。
4. 雜湊表和 hash 分片想要有好的表現都依賴於設計良好的 hash 函式。
正是由於這些相似特點，hash 在分散式資料庫裡得到比較多的使用。回到測試的老本行，這些點便是我們測試思考的重點。
mysql的btree索引和hash索引的區別
3樓：匿名使用者
hash 索引結構的特殊性，其檢索效率非常高，索引的檢索可以一次定位，不像b-tree 索引需要從根節點到枝節點，最後才能訪問到頁節點這樣多次的io訪問，所以 hash 索引的查詢效率要遠高於 b-tree 索引。
可能很多人又有疑問了，既然 hash 索引的效率要比 b-tree 高很多，為什麼大家不都用 hash 索引而還要使用 b-tree
索引呢？任何事物都是有兩面性的，hash 索引也一樣，雖然 hash 索引效率高，但是 hash
索引本身由於其特殊性也帶來了很多限制和弊端，主要有以下這些。
（1）hash 索引僅僅能滿足"=","in"和"<=>"查詢，不能使用範圍查詢。
由於 hash 索引比較的是進行 hash 運算之後的 hash 值，所以它只能用於等值的過濾，不能用於基於範圍的過濾，因為經過相應的 hash 演算法處理之後的 hash 值的大小關係，並不能保證和hash運算前完全一樣。
（2）hash 索引無法被用來避免資料的排序操作。
由於 hash 索引中存放的是經過 hash 計算之後的 hash 值，而且hash值的大小關係並不一定和 hash 運算前的鍵值完全一樣，所以資料庫無法利用索引的資料來避免任何排序運算；
（3）hash 索引不能利用部分索引鍵查詢。
對於組合索引，hash 索引在計算 hash 值的時候是組合索引鍵合併後再一起計算 hash 值，而不是單獨計算 hash 值，所以通過組合索引的前面一個或幾個索引鍵進行查詢的時候，hash 索引也無法被利用。
（4）hash 索引在任何時候都不能避免表掃描。
前面已經知道，hash 索引是將索引鍵通過 hash 運算之後，將 hash運算結果的 hash 值和所對應的行指標資訊存放於一個 hash
表中，由於不同索引鍵存在相同 hash 值，所以即使取滿足某個 hash 鍵值的資料的記錄條數，也無法從 hash
索引中直接完成查詢，還是要通過訪問表中的實際資料進行相應的比較，並得到相應的結果。
（5）hash 索引遇到大量hash值相等的情況後效能並不一定就會比b-tree索引高。
對於選擇性比較低的索引鍵，如果建立 hash 索引，那麼將會存在大量記錄指標資訊存於同一個 hash 值相關聯。這樣要定位某一條記錄時就會非常麻煩，會浪費多次表資料的訪問，而造成整體效能低下。
4樓：iku快開始
不管怎樣，還是要了解一下這兩種索引的區別，下面翻譯自mysql官網文件中對這兩者的解釋。
b-tree 索引特徵
b-tree索引可以被用在像=,>,>=,<,<=和between這些比較操作符上。而且還可以用於like操作符，只要它的查詢條件是一個不以萬用字元開頭的常量。像下面的語句就可以使用索引：
複製****如下:
select * from tbl_name where key_col like 'patrick%';
select * from tbl_name where key_col like 'pat%_ck%';
5樓：綉乞群群
1. hash索引查詢資料基本上能一次定位資料，當然有大量碰撞的話效能也會下降。而btree索引就得在節點上挨著查詢了，很明顯在資料精確查詢方面hash索引的效率是要高於btree的；
2. 那麼不精確查詢呢，也很明顯，因為hash演算法是基於等值計算的，所以對於「like」等範圍查詢hash索引無效，不支援；
3. 對於btree支援的聯合索引的最優字首，hash也是無法支援的，聯合索引中的欄位要麼全用要麼全不用。提起最優字首居然都泛起迷糊了，看來有時候放空得太厲害；
4. hash不支援索引排序，索引值和計算出來的hash值大小並不一定一致。
mysql btree 索引和hash索引的區別
6樓：匿名使用者
hash 索引結構的特殊性，其檢索效率非常高，索引的檢索可以一次定位，不像b-tree 索引需要從根節點到枝節點，最後才能訪問到頁節點這樣多次的io訪問，所以 hash 索引的查詢效率要遠高於 b-tree 索引。
可能很多人又有疑問了，既然 hash 索引的效率要比 b-tree 高很多，為什麼大家不都用 hash 索引而還要使用 b-tree
索引呢？任何事物都是有兩面性的，hash 索引也一樣，雖然 hash 索引效率高，但是 hash
索引本身由於其特殊性也帶來了很多限制和弊端，主要有以下這些。
（1）hash 索引僅僅能滿足"=","in"和"<=>"查詢，不能使用範圍查詢。
由於 hash 索引比較的是進行 hash 運算之後的 hash 值，所以它只能用於等值的過濾，不能用於基於範圍的過濾，因為經過相應的 hash 演算法處理之後的 hash 值的大小關係，並不能保證和hash運算前完全一樣。
（2）hash 索引無法被用來避免資料的排序操作。
由於 hash 索引中存放的是經過 hash 計算之後的 hash 值，而且hash值的大小關係並不一定和 hash 運算前的鍵值完全一樣，所以資料庫無法利用索引的資料來避免任何排序運算；
（3）hash 索引不能利用部分索引鍵查詢。
對於組合索引，hash 索引在計算 hash 值的時候是組合索引鍵合併後再一起計算 hash 值，而不是單獨計算 hash 值，所以通過組合索引的前面一個或幾個索引鍵進行查詢的時候，hash 索引也無法被利用。
（4）hash 索引在任何時候都不能避免表掃描。
前面已經知道，hash 索引是將索引鍵通過 hash 運算之後，將 hash運算結果的 hash 值和所對應的行指標資訊存放於一個 hash
表中，由於不同索引鍵存在相同 hash 值，所以即使取滿足某個 hash 鍵值的資料的記錄條數，也無法從 hash
索引中直接完成查詢，還是要通過訪問表中的實際資料進行相應的比較，並得到相應的結果。
（5）hash 索引遇到大量hash值相等的情況後效能並不一定就會比b-tree索引高。
對於選擇性比較低的索引鍵，如果建立 hash 索引，那麼將會存在大量記錄指標資訊存於同一個 hash 值相關聯。這樣要定位某一條記錄時就會非常麻煩，會浪費多次表資料的訪問，而造成整體效能低下。
7樓：iku快開始
不管怎樣，還是要了解一下這兩種索引的區別，下面翻譯自mysql官網文件中對這兩者的解釋。
b-tree 索引特徵
b-tree索引可以被用在像=,>,>=,<,<=和between這些比較操作符上。而且還可以用於like操作符，只要它的查詢條件是一個不以萬用字元開頭的常量。像下面的語句就可以使用索引：
複製****如下:
select * from tbl_name where key_col like 'patrick%';
select * from tbl_name where key_col like 'pat%_ck%';
mysql索引的index method中btree和hash的區別
8樓：九曉凡
1. hash索引查詢資料基本上能一次定位資料，當然有大量碰撞的話效能也會下降。而btree索引就得在節點上挨著查詢了，很明顯在資料精確查詢方面hash索引的效率是要高於btree的；2.
那麼不精確查詢呢，也很明顯，因為hash演算法是基於等值計算的，所以對於「like」等範圍查詢hash索引無效，不支援；3. 對於btree支援的聯合索引的最優字首，hash也是無法支援的，聯合索引中的欄位要麼全用要麼全不用。提起最優字首居然都泛起迷糊了，看來有時候放空得太厲害；4.
hash不支援索引排序，索引值和計算出來的hash值大小並不一定一致。
mysql hash索引和b-tree索引的區別
9樓：臺融封含景
ash索引結構的特殊性，其檢索效率非常高，索引的檢索可以一次定位，不像b-tree
索引需要從根節點到枝節點，最後才能訪問到頁節點這樣多次的io訪問，所以
hash
索引的查詢效率要遠高於
b-tree
索引。可
能很多人又有疑問了，既然
hash
索引的效率要比
b-tree
高很多，為什麼大家不都用
hash
索引而還要使用
b-tree
索引呢？任何事物都是有兩面性的，hash
索引也一樣，雖然
hash
索引效率高，但是
hash
索引本身由於其特殊性也帶來了很多限制和弊端，主要有以下這些。
（1）hash
索引僅僅能滿足"=","in"和"<=>"查詢，不能使用範圍查詢。
由於hash
索引比較的是進行
hash
運算之後的
hash
值，所以它只能用於等值的過濾，不能用於基於範圍的過濾，因為經過相應的
hash
演算法處理之後的
hash
值的大小關係，並不能保證和hash運算前完全一樣。
（2）hash
索引無法被用來避免資料的排序操作。
由於hash
索引中存放的是經過
hash
計算之後的
hash
值，而且hash值的大小關係並不一定和
hash
運算前的鍵值完全一樣，所以資料庫無法利用索引的資料來避免任何排序運算；
（3）hash
索引不能利用部分索引鍵查詢。
對於組合索引，hash
索引在計算
hash
值的時候是組合索引鍵合併後再一起計算
hash
值，而不是單獨計算
hash
值，所以通過組合索引的前面一個或幾個索引鍵進行查詢的時候，hash
索引也無法被利用。
（4）hash
索引在任何時候都不能避免表掃描。
前面已經知道，hash
索引是將索引鍵通過
hash
運算之後，將
hash運算結果的
hash
值和所對應的行指標資訊存放於一個
hash
表中，由於不同索引鍵存在相同
hash
值，所以即使取滿足某個
hash
鍵值的資料的記錄條數，也無法從
hash
索引中直接完成查詢，還是要通過訪問表中的實際資料進行相應的比較，並得到相應的結果。
（5）hash
索引遇到大量hash值相等的情況後效能並不一定就會比b-tree索引高。
對於選擇性比較低的索引鍵，如果建立
hash
索引，那麼將會存在大量記錄指標資訊存於同一個
hash
值相關聯。這樣要定位某一條記錄時就會非常麻煩，會浪費多次表資料的訪問，而造成整體效能低下。
Mysql搜尋引擎有那些，mysql的搜尋引擎有什麼不同
mysql4.0 我就只知道這個啊 mysql的搜尋引擎有什麼不同 沒有什麼不同，mysql是存取資料的，關鍵還是看優化。mysql怎樣使用搜尋引擎代替全文索引 mysql 有幾種索引 在mysql的效能優化中，索引是非常重要的一塊，好的索引邏輯可以大大提高mysql的效率。實際上，索引也是一張表，...
MySQL B 樹索引和雜湊索引的區別
在mysql裡常用的索引資料結構有b 樹索引和雜湊索引兩種，我們來看下這兩種索引資料結構的區別及其不同的應用建議。二者區別 備註 先說下，在mysql文件裡，實際上是把b 樹索引寫成了btree 例如像下面這樣的寫法 create table t aid int unsigned not null ...
hive sql和mysql的關鍵詞用法有什麼不同
當然不是，hive支援jdbc和odbc資料來源連線，可以連線很多種資料庫，mysql oracle等等等等，它自己的metastore用的就是 回derbydb。具體的連線方法答在官網上有說明，使用odbc需要重新編譯相關元件。hive通過jdbc連線其他資料庫的教程在google上一搜 應該是h...