这里讲述 MySQL 哈希索引的实现形式以及应用场景。
哈希表在 MySQL 里有如下利用：
- 各种存储引擎的哈希索引存储。MySQL 的 Memory，NDB 都有哈希索引的具体实现；
- MySQL 外部生成的哈希表。比方：
- 数据在 innodb buffer pool 里的疾速查找；
- 子查问的物化主动加哈希索引；
- JOIN KEY 无 INDEX 下的 HASH JOIN 等。
一、哈希数据分布
哈希索引显式利用次要存在于内存表，也就是 Memory 引擎，或者是 MySQL 8.0 的 Temptable 引擎。本篇的内容上都是基于内存表，MySQL 内存表的大小由参数 max_heap_table_size 来管制，其中蕴含了表数据，索引数据等。
举个例子，表 t1 有六行记录，主键哈希索引。
# MySQL 内存表主键默认哈希索引mysql> create table t1(id int , name varchar(64), gender char(1), status char(2),primary key (id)) engine memory;Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)mysql> insert into t1 values(101,'张三','男','未婚');Query OK, 1 row affected (0.00 sec)mysql> insert into t1 values(102,'小明','男','已婚');Query OK, 1 row affected (0.01 sec)mysql> insert into t1 values(103,'李四','男','未婚');Query OK, 1 row affected (0.01 sec)mysql> insert into t1 values(104,'李庆','女','已婚');Query OK, 1 row affected (0.00 sec)mysql> insert into t1 values(105,'杨阳','女','未婚');Query OK, 1 row affected (0.01 sec)mysql> insert into t1 values(106,'余欢水','男','二婚');Query OK, 1 row affected (0.01 sec)我简略画了张主键哈希索引的分布图，见图 1：
图 1 展现了 MySQL 内存表的哈希主键散布。MySQL 内存表容许非主键哈希索引存在。假如给列 name 加一个哈希索引，
mysql> alter table t1 add key idx_name(name) using hash;Query OK, 6 rows affected (0.04 sec)Records: 6 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> insert into t1 values(107,'杨阳','男','二婚');Query OK, 1 row affected (0.00 sec)此时基于 name 列的哈希索引如图 2：
由图 2 发现，name 列做索引存在肯定几率的哈希值碰撞，这类碰撞越多，哈希索引的性能降落越快，所以这种场景反而施展不到哈希索引的劣势。
二、应用场景
接下来咱们来看看在 MySQL 哈希索引的应用场景。为了比照 B 树索引，建一张表 t1 的克隆表 t2。
# 省略表 t1 造数据过程mysql> create table t2 like t1;Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)mysql> alter table t2 drop primary key, drop key idx_name;Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> alter table t2 add primary key (id) using btree, add key idx_name (name) using btree;Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> insert into t2 select * from t1;Query OK, 50000 rows affected (0.18 sec)Records: 50000 Duplicates: 0 Warnings: 02.1 哈希索引非常适合等值查找
仅限于以下操作符："="，"in"，"<=>"
"=" 和 "in" 大家都很相熟，简略说下 "<=>"， "<=>" 也是等值操作符，不同的是能够比拟 NULL 值，操作符左右两边都为 NULL 返回 1；任意一边非 NULL，返回 0；两边都非 NULL 也返回 1。见以下 SQL 0。
# SQL 0mysql> select 10<=>10,null<=>null,null<=>true;+---------+-------------+-------------+| 10<=>10 | null<=>null | null<=>true |+---------+-------------+-------------+| 1 | 1 | 0 |+---------+-------------+-------------+1 row in set (0.00 sec)接下来的几个 SQL 都是基于操作 "=" 和 "in"。
# SQL 1mysql> select * from t1 where id = 2000;+------+-----------+--------+--------+| id | name | gender | status |+------+-----------+--------+--------+| 2000 | 王牡丹 | 男 | 离异 |+------+-----------+--------+--------+1 row in set (0.00 sec)SQL 1 为基于主键的等值查问，非常适合用哈希索引，计算列 id=2000 的哈希值，能疾速通过索引找到对应的记录。
# SQL 2mysql> select * from t2 where id in (1000,2000);+------+-----------+--------+--------+| id | name | gender | status |+------+-----------+--------+--------+| 1000 | 余欢水 | 男 | 二婚 || 2000 | 王牡丹 | 男 | 离异 |+------+-----------+--------+--------+2 rows in set (0.00 sec)SQL 2 尽管为 IN，然而子串的条件十分稀少（只有两个），也适宜用哈希索引。
# SQL 3 mysql> select count(*) from t1 where id between 1000 and 2000;+----------+| count(*) |+----------+| 1001 |+----------+1 row in set (0.02 sec)SQL 3 基于一个范畴的查问，和以上两条 SQL 不一样，这种 SQL 没法走哈希索引。起因很明确：基于索引字段生成的哈希值和索引字段自身的可排序性没有任何分割，哈希索引无从下手。这样的场景，就得应用先天劣势的 B 树索引。
把 SQL 3 的表改为 t2，基于 B 树索引。
# SQL 4mysql> select count(*) from t2 where id between 1000 and 2000;+----------+| count(*) |+----------+| 1001 |+----------+1 row in set (0.00 sec)比照下 SQL 3 和 SQL 4 的执行打算，SQL 3 不走索引，全表扫描 5W 行；SQL4 走主键索引只扫描 3000 行。
mysql> explain select count(*) from t1 where id between 1000 and 2000\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t1 partitions: NULL type: ALLpossible_keys: PRIMARY key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 50000 filtered: 11.11 Extra: Using where1 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql> explain select count(*) from t2 where id between 1000 and 2000\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t2 partitions: NULL type: rangepossible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 4 ref: NULL rows: 3052 filtered: 100.00 Extra: Using where1 row in set, 1 warning (0.00 sec)2.2 无奈通过哈希索引排序
哈希索引自身是无序的，所以基于哈希索引的排序只能走全表扫描，并且额定排序。SQL 5 和 SQL 6 别离对表 t1，t2 执行同样的倒序输入。
# SQL 5mysql> select id from t1 where 1 order by id desc limit 1;+--------+| id |+--------+| 135107 |+--------+1 row in set (0.02 sec)# SQL 6mysql> select id from t2 where 1 order by id desc limit 1;+--------+| id |+--------+| 135107 |+--------+1 row in set (0.00 sec)来看下这两条 SQL 的执行打算：
mysql> explain select id from t1 where 1 order by id desc limit 1\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t1 partitions: NULL type: ALLpossible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 50000 filtered: 100.00 Extra: Using filesort1 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql> explain select id from t2 where 1 order by id desc limit 1\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t2 partitions: NULL type: indexpossible_keys: NULL key: PRIMARY key_len: 4 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Backward index scan1 row in set, 1 warning (0.00 sec)能够看到 SQL 6 走 B 树索引反向扫描拿回对应的 ID，SQL 5 就只能全表排序拿数据。
2.3 哈希索引不存在 covering index 概念
同样，因为哈希值是基于哈希函数生成，索引值并不蕴含数据自身，任何对哈希索引的查找都得回表。
mysql> flush status;Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)# SQL 7mysql> select id from t1 limit 1;+-----+| id |+-----+| 949 |+-----+1 row in set (0.00 sec)mysql> show status like 'handler%';+----------------------------+-------+| Variable_name | Value |+----------------------------+-------+| Handler_commit | 0 || Handler_delete | 0 || Handler_discover | 0 || Handler_external_lock | 2 || Handler_mrr_init | 0 || Handler_prepare | 0 || Handler_read_first | 0 || Handler_read_key | 0 || Handler_read_last | 0 || Handler_read_next | 0 || Handler_read_prev | 0 || Handler_read_rnd | 0 || Handler_read_rnd_next | 849 || Handler_rollback | 0 || Handler_savepoint | 0 || Handler_savepoint_rollback | 0 || Handler_update | 0 || Handler_write | 0 |+----------------------------+-------+18 rows in set (0.00 sec)mysql> flush status;Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)# SQL 8mysql> select id from t2 limit 1;+-----+| id |+-----+| 949 |+-----+1 row in set (0.00 sec)mysql> show status like 'handler%';+----------------------------+-------+| Variable_name | Value |+----------------------------+-------+| Handler_commit | 0 || Handler_delete | 0 || Handler_discover | 0 || Handler_external_lock | 2 || Handler_mrr_init | 0 || Handler_prepare | 0 || Handler_read_first | 0 || Handler_read_key | 0 || Handler_read_last | 0 || Handler_read_next | 0 || Handler_read_prev | 0 || Handler_read_rnd | 0 || Handler_read_rnd_next | 1 || Handler_rollback | 0 || Handler_savepoint | 0 || Handler_savepoint_rollback | 0 || Handler_update | 0 || Handler_write | 0 |+----------------------------+-------+18 rows in set (0.00 sec)以上别离执行 SQL 7 和 SQL 8 。两条 SQL 只拿出索引键，比照下 MySQL 的 HANDLER 状态，发现 SQL 7 回表了 849 次才找到记录；SQL 8 只回表了一次。
2.4 哈希索引不同于B+树，不能基于局部索引查问
比方对字段 (x1,x2,x3) 建设联结哈希索引，因为哈希值是针对这三个字段联结计算，只有一个，不能针对单个字段来走索引。在此基础上，在建设上两表，主键为联结索引，表 t3 主键是哈希索引，表 t4 主键是 B 树索引。
mysql> create table t3(id1 int,id2 int,r1 int, primary key(id1,id2)) engine memory;Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)mysql> create table t4(id1 int,id2 int,r1 int, primary key(id1,id2) using btree) engine memory;Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)#省略造数据过程。mysql> select (select count(*) from t3) t3, (select count(*) from t4) t4;+-------+-------+| t3 | t4 |+-------+-------+| 16293 | 16293 |+-------+-------+1 row in set (0.00 sec)# SQL 9mysql> select * from t3 where id1 = 44;+-----+-----+------+| id1 | id2 | r1 |+-----+-----+------+| 44 | 98 | 29 || 44 | 180 | 56 || 44 | 130 | 32 || 44 | 104 | 65 || 44 | 208 | 4 || 44 | 154 | 113 || 44 | 69 | 84 || 44 | 76 | 154 || 44 | 132 | 33 || 44 | 108 | 79 || 44 | 173 | 6 |+-----+-----+------+11 rows in set (0.00 sec)# SQL 10mysql> select * from t4 where id1 = 44;+-----+-----+------+| id1 | id2 | r1 |+-----+-----+------+| 44 | 69 | 84 || 44 | 76 | 154 || 44 | 98 | 29 || 44 | 104 | 65 || 44 | 108 | 79 || 44 | 130 | 32 || 44 | 132 | 33 || 44 | 154 | 113 || 44 | 173 | 6 || 44 | 180 | 56 || 44 | 208 | 4 |+-----+-----+------+11 rows in set (0.00 sec)SQL 9 和 SQL 10 都是基于联结主键第一个字段查问。简略看下执行打算。很显著，SQL 9 没走索引，SQL10 走主键。
mysql> explain select * from t3 where id1 = 44\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t3 partitions: NULL type: ALLpossible_keys: PRIMARY key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 16293 filtered: 10.00 Extra: Using where1 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql> explain select * from t4 where id1 = 44\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t4 partitions: NULL type: refpossible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 4 ref: const rows: 30 filtered: 100.00 Extra: NULL1 row in set, 1 warning (0.00 sec)这篇对于 MySQL 哈希索引的介绍就到此为止。这篇次要讲 MySQL 哈希索引的数据分布以及应用场景，心愿对大家有帮忙。
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