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图解MySQL | [原理解析] Adaptive Hash Index 是如何建立的
- 爱可生开源社区 - OSCHINA
转载自公众号：图解MySQL
Adaptive Hash Index（以下简称 AHI）估计是 MySQL 的各大特性中，大家都知道名字但最说不清原理的一
个特性。本期图解我们为大家解析一下 AHI 是如何构建的。
首先我们思考一下 AHI 是为了解决什么问题：
随着 MySQL 单表数据量增大，（尽管 B+ 树算法极好地控制了树的层数）索引 B+ 树的层数会逐渐增多；
随着索引树层数增多，检索某一个数据页需要沿着 B+ 树从上往下逐层定位，时间成本就会上升；
为解决检索成本问题，MySQL 就想到使用某一种缓存结构：根据某个检索条件，直接查询到对应的数据
页，跳过逐层定位的步骤。这种缓存结构就是 AHI。
AHI 在实现上就是一个哈希表：从某个检索条件到某个数据页的哈希表，仿佛并不复杂，但其中的关窍在于哈
希表不能太大（哈希表维护本身就有成本，哈希表太大则成本会高于收益），又不能太小（太小则缓存命中率
太低，没有任何收益）。
这就是 AHI（中文名：自适应哈希索引）中＂自适应＂的用途：建立一个＂不大不小刚刚好＂的哈希表。
本文主要讨论 MySQL 是如何建立起一个＂刚刚好＂的 AHI 的，如图 １ 所示：需要经历三个关卡，才能为某
个数据页建立 AHI，之后的查询才能使用到该 AHI。
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