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MySQL 中的 Hash 索引通常用于内存表（Memory Tables），这是一种将数据存储在内存中的临时表，用于临时存储数据或加速查询。Hash 索引适用于等值查询，因为 Hash 索引是通过哈希函数将键映射到索引中的位置，而不是通过比较键的大小来进行查找。因此，如果要在内存表中进行等值查询，那么使用 Hash 索引可以提高查询效率。

另外，MySQL 5.7 版本引入了 InnoDB 引擎的 Adaptive Hash Index 功能，它会自适应地在内存中创建 Hash 索引来加速查询。Adaptive Hash Index 会监控查询模式，并在需要时自动创建和删除 Hash 索引，从而提高查询性能。但需要注意的是，Adaptive Hash Index 只适用于 InnoDB 引擎，不适用于其他引擎。

相关问题

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MySQL中的哈希索引（Hash Index）是一种特殊的索引类型，它使用哈希表（Hash Table）来加速数据的查找和访问。哈希索引将索引列的值通过哈希函数（Hash Function）转换成一个哈希值，然后将哈希值作为索引存储在内存中的哈希表中。当查询时，MySQL会根据查询条件计算哈希值，然后在哈希表中查找是否存在对应的哈希值，如果存在，则直接返回对应的数据行，否则认为不存在该数据行。

与其他索引类型相比，哈希索引具有快速的查找速度和较小的存储空间，但是由于哈希函数是固定的，所以对于一些特殊的查询条件可能会存在哈希冲突（Hash Collision），导致查询效率降低。此外，哈希索引只能用于等值比较（=）的查询条件，不能用于范围查询和排序操作。因此，在实际使用中需要根据具体的业务场景进行选择。

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MySQL中的哈希索引是一种特殊类型的索引，它能够提供非常高的检索效率。与B-Tree索引相比，哈希索引可以直接一次定位到数据，而不需要从根节点到叶子节点多次IO访问。这使得哈希索引在查询方面具有更高的性能。

在MySQL中，可以通过创建自定义哈希索引来模拟哈希索引的功能。这种方法是在B-Tree索引的基础上创建一个伪哈希索引。虽然实际上还是使用B-Tree进行查找，但是使用哈希值而不是键本身进行索引查找。

为了使用哈希索引，你可以手动指定使用哈希函数，在查询的WHERE子句中使用哈希函数来搜索。这样可以避免存储大量的URL，并且能够使用较小的索引来进行超长键的索引。例如，通过在URL列上进行哈希，可以使用CRC32哈希函数来创建一个url_crc列作为索引，然后在查询时使用哈希函数来搜索。

总之，MySQL的哈希索引具有高效的检索性能，并且可以通过创建自定义哈希索引来模拟哈希索引的功能。这种方法可以提高查询效率，特别是对于需要存储大量URL并根据URL进行搜索的情况。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [MySQL索引算法——哈希算法](https://blog.csdn.net/qq_41618510/article/details/83317969)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [MySQL Hash索引和B-Tree索引的区别](https://download.csdn.net/download/weixin_38611230/13691152)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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