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在数据库管理体系中，索引优化是提高查询性能的关键所在。MySQL 作为最流行的开源关系型数据库管理体系之一，提供了多种索引范例以满足差别查询场景的需求。此中，自适应哈希索引（Adaptive Hash Index，AHI）是 InnoDB 存储引擎提供的一种高级索引优化技术，它可以或许在特定环境下显著提拔查询性能。本文将深入探讨自适应哈希索引的工作原理、使用场景以及如何充分使用它举行性能优化。
媒介
在 MySQL 中，索引是用来加速数据检索速率的一种数据结构。通常我们最熟悉的是 B-tree 索引，但 MySQL 的 InnoDB 存储引擎还提供了其他范例的索引，包括自适应哈希索引。
一、什么是自适应hash索引
先来回首下什么是hash索引
1.1 哈希索引（Hash Index）
哈希索引基于哈希表实现，它将索引键值通过哈希函数转换为一个位置，然后在该位置存储相应的数据或数据指针。由于哈希索引可以几乎在 O(1) 时间复杂度内完成查找操纵，因此在某些场景下它比 B-tree 索引更快。
哈希索引有几个显著的缺点：
- 它不支持范围查询，因为哈希索引不存储数据的物理次序信息。
- 哈希索引不支持部分键匹配查询和排序操纵。
- 当哈希冲突较多时，性能会下降。
- 哈希索引的构建和维护通常必要额外的内存开销。
在 MySQL 中，InnoDB 存储引擎并不直接支持用户创建的哈希索引。但是，InnoDB 使用哈希索引作为其内部数据结构的一部分，例如用于加速某些范例的查找。
1.2 自适应哈希索引（Adaptive Hash Index，AHI）
自适应哈希索引是 InnoDB 存储引擎特有的一个功能，它是为了优化某些热点数据的查询性能而主动构建的。自适应哈希索引差别于传统的哈希索引，因为它是主动和动态的：InnoDB 会根据查询模式和数据访问频率主动决定是否构建哈希索引，并且会根据数据的变革和查询模式的变革动态地调整哈希索引。
自适应哈希索引的工作原理是，当 InnoDB 注意到某些索引值被频仍地以等值查询的方式访问时，它会在内存中为这些值建立哈希索引，从而加速后续的等值查询。这个过程是主动的，不必要用户干预。
1.2.1 自适应哈希索引的优点
- 主动优化：自适应哈希索引会主动构建和维护，不必要用户显式创建或管理。
- 性能提拔：对于某些等值查询，自适应哈希索引可以显著淘汰查找时间，哈希索引，查询消耗 O(1）
- 降低对二级索引树的频仍访问资源。
1.2.2 自适应哈希索引也有一些限制和考虑因素
- 内存消耗： 自适应哈希索引完全在内存中构建，因此必要足够的内存资源。在高负载下，它可能会消耗大量的内存。
- 不可预测性：由于是基于运行时查询模式的，所以哈希索引的存在和组成是不可预测的。
- 不实用于所有查询：自适应哈希索引主要优化等值查询，对于范围查询或排序操纵没有资助。
- hash自适应索引会占用innodb buffer pool；
总的来说，自适应哈希索引是 InnoDB 存储引擎为了提高特定范例查询性能而主动构建的一种内存中的哈希索引结构。它可以根据查询模式和数据访问频率主动调整，以优化数据库的性能。
二、自适应哈希索引的工作原理
自适应哈希索引是 InnoDB 存储引擎内部实现的一种特别索引结构，它是基于内存中的哈希表构建的。与传统的 B-tree 索引差别，哈希索引使用哈希函数将索引键值映射到哈希表中，从而实现了 O(1) 时间复杂度的快速查找。这意味着在等值查询场景下，自适应哈希索引可以或许提供比 B-tree 索引更快的查找速率。
自适应散列索引（AHI）使InnoDB在体系上执行更像内存数据库，该功能由innodb_adaptive_hash_index 配置启用。
Innodb存储引擎会监控对表上二级索引的查找，如果发现某二级索引被频仍访问，innodb就会使用索引键的前缀建立一个哈希索引。将索引值转换为一种指针，便于直接访问，带来速率的提拔。
经常访问的二级索引数据会主动被生成到hash索引内里去(最近连续被访问三次的数据)，自适应哈希索引通过缓冲池的B+树构造而来，因此建立的速率很快。
然而，哈希索引并不实用于所有查询场景。由于哈希索引不存储数据的物理次序信息，因此它无法支持范围查询和排序操纵。
此外，哈希索引的构建和维护必要额外的内存开销。为了平衡性能和资源消耗，InnoDB 存储引擎会根据查询模式和数据访问频率动态地构建和维护自适应哈希索引。
三、自适应哈希索引的使用场景
自适应哈希索引主要实用于以下场景：
- 等值查询频仍： 如果某个列的值经常被用作等值查询的条件，并且查询频率较高，那么 InnoDB 存储引擎可能会为该列的值构建自适应哈希索引。
- 热点数据访问： 对于经常被访问的热点数据，自适应哈希索引可以或许提供更快的查找速率，从而提高查询性能。
- 内存资源充足： 由于自适应哈希索引是基于内存构建的，因此必要足够的内存资源来支持其构建和维护。在内存资源充足的环境下，启用自适应哈希索引可以获得更好的性能提拔。
在 InnoDB 存储引擎中，自适应哈希索引（Adaptive Hash Index, AHI）是一种为了提高某些查询性能而主动构建的内存中的哈希索引。但是，InnoDB 不会为每一个可能的索引值都构建哈希索引，而是基于一定的条件和阈值来决定是否构建。
以下这些条件，实际上是 InnoDB 内部用来决定是否为一个特定的索引值构建自适应哈希索引的启发式规则的一部分。可能会随着 MySQL 版本的差别而有所变革，且它们是基于 InnoDB 开发者的履历和性能测试来设定的。
- 索引使用次数： 当一个特定的索引值被查询多次时，InnoDB 会以为这个值是一个“热点”数据，值得为其构建哈希索引。通常，这个次数会有一个阈值，例如17次。如果一个索引值在连续的查询中被访问的次数凌驾了这个阈值，InnoDB 就可能会考虑为其构建自适应哈希索引。
- hash info使用次数： 这个条件可能涉及到自适应哈希索引内部数据结构的维护和使用环境。当一个索引值被加入到哈希索引中后，其相干的“hash info”结构会被更新以反映这个索引值的使用环境。如果这个“hash info”结构被多次使用（例如，在多次查询中被访问），那么这个索引值就可能被以为是“热点”数据，并且其哈希索引会被保留。
必要注意的是，这些条件和阈值是基于 InnoDB 内部实现和性能考虑的，它们可能会随着 MySQL 版本的变革而调整。此外，InnoDB 还可能会考虑其他因素，如内存使用环境、体系负载等，来动态地构建和维护自适应哈希索引。
最后，这些条件和阈值通常对用户是透明的，因为自适应哈希索引的构建和维护是由 InnoDB 主动完成的。用户可以通过 SHOW ENGINE INNODB STATUS 命令来检察自适应哈希索引的使用环境，但通常不必要直接干预其构建和维护过程。
四、如何充分使用自适应哈希索引举行性能优化
要充分使用自适应哈希索引举行性能优化，可以从以下几个方面入手：
4.1 监控自适应哈希索引的使用环境
通过执行 SHOW ENGINE INNODB STATUS 命令，可以检察自适应哈希索引的使用环境，包括索引的大小、构建速率以及查询性能等。这些信息可以资助你相识自适应哈希索引在实际应用中的效果，并根据必要举行调整。
在输出的SEMAPHORES部分中
- mysql> show engine innodb status\G
- ……
- Hash table size 34673, node heap has 0 buffer(s)
- 0.00 hash searches/s, 0.00 non-hash searches/s
4.2 优化查询语句
合理地筹划查询语句，克制不必要的全表扫描和复杂的连接操纵，可以淘汰对自适应哈希索引的依赖，从而提高查询性能。此外，使用索引覆盖扫描（Index Covering Scan）等技术可以进一步淘汰数据访问量，提拔查询服从。
4.3 调整内存配置
根据体系的实际环境和查询需求，合理调整 InnoDB 存储引擎的内存配置参数，如 innodb_buffer_pool_size 和 innodb_adaptive_hash_index_partitions 等。这些参数的设置将直接影响自适应哈希索引的构建和维护效果。
4.4 定期维护数据库
定期对数据库举行维护操纵，如优化表（OPTIMIZE TABLE）、重修索引（REBUILD INDEX）等，可以保持数据库的良好状态，提高自适应哈希索引的使用效果。
总之，自适应哈希索引是 MySQL加粗样式 中一种高效的索引优化技术，它可以或许在特定场景下显著提拔查询性能。通过深入相识其工作原理和使用场景，并采取相应的优化措施，我们可以充分使用自适应哈希索引的优势，为数据库应用带来更好的性能体验。
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