proto.lib

Hash Index vs B-Tree Index

Hash index cho tra cứu bằng O(1) nhưng không hỗ trợ range scan, trong khi B-tree giữ thứ tự nên hỗ trợ cả tra cứu lẫn quét khoảng; so sánh khi nào nên chọn loại nào.

DatabasesCơ bản2026-07-13
Hash Index vs B-Tree Index

Tags

#hash-index#btree#index-selection#query-planner#range-query

Tài liệu tham khảo

Mở rộng

Animation gốc là một file HTML tự chứa, có thể nhúng lại ở bất kỳ trang nào khác. Mở file gốc

Liên quan

DatabasesTrung bình

Semi Join: EXISTS vs IN vs JOIN+DISTINCT vs NOT EXISTS

Bốn cách viết khác nhau cho cùng câu hỏi 'có hàng khớp không' không tương đương về hiệu năng và độ đúng: EXISTS/IN có thể trở thành semi join dừng ngay khi thấy hàng khớp đầu tiên, còn JOIN+DISTINCT phải quét hết rồi khử trùng lặp; và NOT IN với cột có NULL im lặng trả về rỗng dù dữ liệu đúng.

#semi-join#anti-join#exists#in
DatabasesNâng cao

Partition-wise Join: join theo từng cặp partition

Khi hai bảng partitioned trên cùng khoá join với ranh giới partition khớp nhau, engine có thể join từng cặp partition riêng biệt — mỗi cặp nhỏ vừa bộ nhớ và chạy song song được — thay vì dựng một hash table khổng lồ trên toàn bộ dữ liệu.

#partition-wise-join#partitioning#query-planner#parallel-query
DatabasesNâng cao

Loose Index Scan cho DISTINCT

Kỹ thuật nhảy qua các giá trị khác biệt trong B-tree để lấy DISTINCT hoặc MIN/MAX theo nhóm mà không cần quét toàn bộ index.

#loose-index-scan#distinct#skip-scan#btree