索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点。考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录。如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多)。如果对之建立B-Tree索引,则只需要进行log100(10^6)=3次页面读取,最坏情况下耗时30ms。这就是索引带来的效果,很多时候,当你的应用程序进行SQL查询速度很慢时,应该想想是否可以建索引。
摘自>
性能相当,mysql中区别性能的是采用哪种索引方式,而不是索引的数据类型。
MySQL的btree索引和hash索引的区别
hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像btree(B-Tree)索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 hash 索引的查询效率要远高于 btree(B-Tree) 索引。
虽然 hash 索引效率高,但是 hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以下这些。
(1)hash 索引仅仅能满足=,<=>,IN,IS NULL或者IS NOT NULL查询,不能使用范围查询。
由于 hash 索引比较的是进行 hash 运算之后的 hash 值,所以它只能用于等值的过滤,不能用于基于范围的过滤,因为经过相应的 hash 算法处理之后的 hash 值的大小关系,并不能保证和hash运算前完全一样。
(2)hash 索引无法被用来避免数据的排序 *** 作。
由于 hash 索引中存放的是经过 hash 计算之后的 hash 值,而且hash值的大小关系并不一定和 hash 运算前的键值完全一样,所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算;
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