面试题：MySQL中哈希索引的原理及适用场景

Question

请阐述MySQL哈希索引的基本原理，并举例说明在哪些场景下使用哈希索引会有较好的性能表现，哪些场景不适合使用哈希索引。

Answer 1

1. MySQL哈希索引基本原理

哈希索引基于哈希表实现。当向哈希索引中插入数据时，MySQL会对索引列的值计算哈希码，将哈希码作为哈希表的索引，指向存储实际数据行的位置。比如，对于索引列的值 value，通过哈希函数 hash_function(value) 得到哈希码 hash_code，在哈希表中以 hash_code 找到对应的数据指针，进而获取数据。

2. 适合使用哈希索引的场景

• 等值查询：在进行简单的等值查询时，哈希索引性能表现优异。例如，在用户表 users 中有 user_id 列，并基于 user_id 建立哈希索引，执行查询 SELECT * FROM users WHERE user_id = 123;，通过计算 user_id 的哈希码能快速定位到对应的数据行，查询速度快。
• 数据量较大且等值查询频繁：对于大型数据库，若应用中频繁进行等值查询操作，哈希索引能显著提升查询效率。比如电商订单表，经常根据 order_id 进行查询订单详情，此时对 order_id 建立哈希索引可加快查询。

3. 不适合使用哈希索引的场景

• 范围查询：哈希索引不支持范围查询。例如，执行查询 SELECT * FROM users WHERE user_id BETWEEN 100 AND 200;，哈希索引无法直接进行范围查找，因为哈希表中的数据存储位置并非有序，无法通过索引直接定位范围数据，只能全表扫描。
• 排序操作：由于哈希表数据无序存储，若对建立哈希索引的列进行排序，如 SELECT * FROM users ORDER BY user_id;，无法利用哈希索引来实现高效排序，同样需要全表扫描后再进行排序，效率低下。
• 部分查询条件：当查询条件只是部分列时，哈希索引效果不佳。例如，表中有 user_info 列包含多个属性，对整个 user_info 建立哈希索引，若查询 SELECT * FROM users WHERE user_info LIKE '%keyword%';，哈希索引无法有效利用，因为哈希计算是基于整个列值，无法支持部分匹配的查询。