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hash相对B树优缺点

2018年04月29日 ⁄ 综合 ⁄ 共 1336字 ⁄ 字号 评论关闭

个人总结,非标准,热切盼望各位看官补充或拍砖。


hash 相对 B-Tree 的优点:

1、快

不论哈希表中有多少数据,插入和删除只需要接近0(1)的时间。实际上,这只需要几条机器指令。B树的操作通常需要O(logN)的时间级。哈希表不仅速度快,编程实现也相对容易。


hash 相对 B-Tree 的缺点:

1、扩展性差,需要提前预测数据量的大小

哈希表是基于数组的,数组创建后难于扩展某些哈希表被基本填满时,性能下降得非常严重,所以程序员必须要清楚表中将要存储多少数据(或者准备好定期地把数据转移到更大的哈希表中,这是个费时的过程)。因为动态Hash一直是一个比较难的问题,所以开始为了保证较合适的填充因子,所以不得不开一个比较大的空间来存储索引,此时数据内容的条数可能并不是很多。而B树,扩展性比较好。

2、不能有序遍历数据

没有一种简便的方法可以以任何一种顺序〔例如从小到大)遍历表中数据项。B树阔以轻松搞定(中序遍历即可:O(N
* log(ceil(m/2) N))),B+树阔以更轻松地搞定(扫一遍叶子结点即可:O(N))。

3、B树磁盘IO次数少

而hash如果同一个桶里的数据如果比较多,难免增加不少IO次数。而磁盘IO次数往往决定了索引速度。

关于为什么数据库更多的采用B树系列,而不用看起来更快的hash索引,找到一篇博文,感觉说的更专业,但是要点好像不外乎上边提到的,也粘贴如下:

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6776884e0100pko1.html


(1)Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"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操作。
     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;

(3)Hash 索引不能利用部分索引键查询。
     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 索引在任何时候都不能避免表扫描。
     前面已经知道,Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后,将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中,由于不同索引键存在相同 Hash 值,所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数,也无法从 Hash 索引中直接完成查询,还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较,并得到相应的结果。

(5)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。

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