本文正在参加「技术专题19期 漫谈数据库技术」活动
聊到优化SQL查询，首先想到的就是索引，相同结构和数据量的前提下，一个没有索引的表和有索引的表查询的效果是有很大差距的，但是在最初学习的时候，接触到的索引方面的知识点偏向命令，那么今天来聊聊MySQL的哈希索引概念。
索引含义
如果想通俗的理解MySQL的索引，最直观的案例是字典的目录，MySQL的索引完成了和字典目录类似的功能，当我们想使用字典查询一个汉字的时候，步骤大概是这样的：
1）获取汉字的拼音首字母，如果不知道读音的情况下获取汉字的偏旁笔画数
2）安装拼音首字母或者笔画数找到对应的字所在的页数
3）然后打开具体页，来认识这个字
同样，采用索引查询数据库的时候，首先不直接查询数据，而是通过索引结构查询到数据所在的位置然后直接访问位置，比如：
select username,password form auth_user where id = 1000;
如果这里已经在id这一列设置了索引，那么就不会直接到auth_user表当中查询id=1000的数据，而是先从索引的数据结构当中查找到id=1000的数据的行，然后返回数据行，这一点是不是和查字典的过程有相似呢，当然这样做的目的就是减少或者避免全文检索的问题，全文检索是效率很低的一种做法。
哈希索引
其实从名字上可以看出来这个索引是采用哈希表实现的，只有精确的匹配索引类的查询才有效，存储引擎会对所有的索引列计算一个哈希码，然后哈希索将所有的哈希码存放到索引中，同时在哈希表当中存放数据行的指针，比如：
-- 数据表
select * from auth_user;
+------------+------------+
| username | password |
+------------+------------+
| admin | 123 |
| root | 123456 |
+------------+------------+
-- 对username列创建哈希索引，假使使用h()来作为哈希函数，执行哈希函数，原理如下：
h(admin) = 3124
h(root) = 3716
-- 那么哈希索引的数据结构如下
+------------+------------+
| 槽 | 值 |
+------------+------------+
| 3124 | 第1行指针 |
| 3716 | 第2行指针 |
+------------+------------+
-- 这个时候执行sql语句
select password from auth_user where username = "admin";
-- mysql先计算admin的哈希值。
-- 然后找到指针。
-- 然后根据指针获取第1行数据。
-- 最后判断一下第1行返回的username是不是admin来防止错判。
通过上面的例子发现，因为只存储哈希值，所以索引结构紧凑，查询速度快，当然，哈希索引也有限制：
1、索引当中只有哈希值和指针，所以没有办法避免读行（比如，如果在索引当中存放了password，那么只获取索引，不读行内数据就知道密码了）
2、哈希索引的数据不是按照索引值顺序存储的，所以无法用于排序。
3、哈希索引的哈希值是通过索引列完整的字段创建的，所以不支持部分查找。
4、哈希索引最害怕的就是索引值冲突（两行索引有了同样的hash值），解决这样的冲突成本很高。
使用场景
那什么时候适合使用哈希索引呢，比如：
通过网站地址来获取网站信息的常见，网站的地址可能很长，这个时候如果使用其他索引，比如b-tree，那么将url放到索引当中就会很大，那么就可以使用hash索引。
那么，关于哈希索引的理解就先聊这么多，还请小伙伴们多多指教。
本文正在参加「技术专题19期 漫谈数据库技术」活动
