Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lära Hashindexering | Frågeoptimering.Indexer
Avancerade Tekniker i SQL

bookHashindexering

I vissa situationer krävs ett index för att effektivt söka efter information, men att använda ett B-träd-index kan vara onödigt komplext och överflödigt. I sådana fall kan ett hashindex vara ett mer lämpligt alternativ.

Ett hashindex är en typ av databasindex som använder en hashfunktion för att mappa indexerade värden till positioner i en hashtabell.
I denna indextyp hashas värdena i målkolumnen, vilket innebär att de omvandlas till ett värde av fast storlek eller en hashkod, som sedan används som index för att hämta datarader.

Hur fungerar det?

I ett hashindex innebär hashprocessen att ett indexnyckelvärde omvandlas till en hashkod med hjälp av en hashfunktion. Denna hashkod används sedan för att bestämma platsen, eller "bucket", där motsvarande data lagras i indexet.

Mer information om hashing finns i kursen Algorithms and Data Structures Overview.

Låt oss betrakta ett hashindex för ett bibliotekskatalogsystem där varje boktitel indexeras med sitt ISBN (International Standard Book Number).

I detta exempel använder vi en hashfunktion för att omvandla en boks ISBN till en hexadecimal hashkod, såsom 0x7FA4, genom en serie matematiska operationer på ISBN-siffrorna.
Denna hashkod fungerar som en unik identifierare, som bestämmer platsen i hashtabellen där det finns en länk till motsvarande rad i tabellen, som innehåller all information om just den boken.

Viktiga egenskaper

  1. Snabb uppslagning: Hash-index ger snabba uppslagningar för likhetsjämförelser. När du söker efter ett specifikt värde beräknar PostgreSQL hashvärdet för värdet och får sedan direkt åtkomst till motsvarande plats i indexet, vilket gör hämtningen mycket effektiv;

  2. Begränsat operatörsstöd: Till skillnad från B-tree-index stöder hash-index endast likhetsjämförelser (=), inte intervallfrågor (<, >, <=, >=) eller sortering. Denna begränsning gör hash-index mindre mångsidiga jämfört med B-tree-index;

  3. Snabbare för vissa användningsfall: I scenarier där arbetsbelastningen innebär en hög volym av likhetsuppslagningar, såsom primärnyckel- eller unika begränsningskontroller, kan hash-index prestera bättre än B-tree-index. Dock minskar deras prestandafördel vid intervallfrågor eller data som inte passar bra med hash-algoritmen.

Implementering

Vi kan implementera hash-index i SQL med följande sats:

CREATE INDEX hash_index_name ON table_name USING HASH (column_name1, column_name2,... );

Som ett resultat kommer värdena i column_name1, column_name2,... att hashkodas och en hashtabell kommer att skapas. Detta möjliggör snabbare hämtning av de önskade dataraderna.

question mark

Vilken typ av fråga gynnas mest av att använda ett hash-index?

Select the correct answer

Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 2. Kapitel 4

Fråga AI

expand

Fråga AI

ChatGPT

Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal

Suggested prompts:

What are the main differences between hash indexes and B-tree indexes?

Can you give more real-world examples where hash indexes are preferred?

Are there any drawbacks or limitations to using hash indexes?

Awesome!

Completion rate improved to 4.35

bookHashindexering

Svep för att visa menyn

I vissa situationer krävs ett index för att effektivt söka efter information, men att använda ett B-träd-index kan vara onödigt komplext och överflödigt. I sådana fall kan ett hashindex vara ett mer lämpligt alternativ.

Ett hashindex är en typ av databasindex som använder en hashfunktion för att mappa indexerade värden till positioner i en hashtabell.
I denna indextyp hashas värdena i målkolumnen, vilket innebär att de omvandlas till ett värde av fast storlek eller en hashkod, som sedan används som index för att hämta datarader.

Hur fungerar det?

I ett hashindex innebär hashprocessen att ett indexnyckelvärde omvandlas till en hashkod med hjälp av en hashfunktion. Denna hashkod används sedan för att bestämma platsen, eller "bucket", där motsvarande data lagras i indexet.

Mer information om hashing finns i kursen Algorithms and Data Structures Overview.

Låt oss betrakta ett hashindex för ett bibliotekskatalogsystem där varje boktitel indexeras med sitt ISBN (International Standard Book Number).

I detta exempel använder vi en hashfunktion för att omvandla en boks ISBN till en hexadecimal hashkod, såsom 0x7FA4, genom en serie matematiska operationer på ISBN-siffrorna.
Denna hashkod fungerar som en unik identifierare, som bestämmer platsen i hashtabellen där det finns en länk till motsvarande rad i tabellen, som innehåller all information om just den boken.

Viktiga egenskaper

  1. Snabb uppslagning: Hash-index ger snabba uppslagningar för likhetsjämförelser. När du söker efter ett specifikt värde beräknar PostgreSQL hashvärdet för värdet och får sedan direkt åtkomst till motsvarande plats i indexet, vilket gör hämtningen mycket effektiv;

  2. Begränsat operatörsstöd: Till skillnad från B-tree-index stöder hash-index endast likhetsjämförelser (=), inte intervallfrågor (<, >, <=, >=) eller sortering. Denna begränsning gör hash-index mindre mångsidiga jämfört med B-tree-index;

  3. Snabbare för vissa användningsfall: I scenarier där arbetsbelastningen innebär en hög volym av likhetsuppslagningar, såsom primärnyckel- eller unika begränsningskontroller, kan hash-index prestera bättre än B-tree-index. Dock minskar deras prestandafördel vid intervallfrågor eller data som inte passar bra med hash-algoritmen.

Implementering

Vi kan implementera hash-index i SQL med följande sats:

CREATE INDEX hash_index_name ON table_name USING HASH (column_name1, column_name2,... );

Som ett resultat kommer värdena i column_name1, column_name2,... att hashkodas och en hashtabell kommer att skapas. Detta möjliggör snabbare hämtning av de önskade dataraderna.

question mark

Vilken typ av fråga gynnas mest av att använda ett hash-index?

Select the correct answer

Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 2. Kapitel 4
some-alt