APP“梦游”欺客

上图是通过哈希索引查询行数据的示意图，可以发现哈希索引同样会发生哈希冲突，并且是通过链地址法解决冲突的。当发送冲突时，还需要对链表进行遍历对比，才能够找到最终的结果。

在 MySQL 中，只有 Memory 存储引擎显式的支持哈希索引，而innodb是隐式支持哈希索引的。

这里的隐式支持是指，innodb引擎有一个特殊的功能 “自适应哈希索引”，当innodb注意到一些索引值被使用的非常频繁时，且符合哈希特点(如每次查询的列都一样)，它会在内存中基于 B-Tree 索引之上再创建一个哈希索引。这样就让 BTree 索引也具有哈希索引的一些有点。这是一个完全自动的、内部的行为。

由于哈希结构的特殊性，其用于非常高的检索效率，通过哈希函数的映射可以一步到位。但是同样也是因为结构的特殊，导致哈希索引只适用于某些特定的场合。哈希索引的限制[1]：

不支持范围查询，比如 WHERE a > 5;只支持等值比较查询，包括=、IN 、<=>

无法被用来避免数据的排序操作;因为经过了哈希函数的映射过程，使得丢失了哈希前后的大小关系，从而无法按照索引值的顺序存储。

不支持部分索引列的匹配查找，因为哈希索引始终使用索引列的全部内容来计算哈希值。例如在数据列 (A, B) 上建立哈希索引，如果查询只有数据列 A，则无法使用该索引。

无法避免表扫描。因为当出现哈希冲突的时候，存储引擎必须遍历链表(拉链法)中所有的行指针，逐行进行比较，直到找到所有符合条件的行。

哈希冲突很多的情况下，其索引维护的代价很高，并且性能并不一定会比 BTree 索引高。

BTree 索引

BTree 实际上是一颗多叉平衡搜索树。从名字可以看出，BTree 首先是一颗多叉搜索树，这意味着它是具有顺序的;其次 BTree 还是平衡的，这意味着它的左右子树高度差小于等于1。

事实上一颗 BTree 需要满足以下几个条件：

每个叶子结点的高度都是一样的;

每个非叶子结点由 n-1 个 key 和 n 个指针 point 组成，其中 d<=n<=2d, key 和 point 相互间隔，结点两端一定是 key;

叶子结点指针都为 null;

非叶子结点的key都是 [key, data] 二元组，其中 key 表示作为索引的键，data 为键值所在行的数据;

一颗常见的BTree树见下图。


 

10. 检查/清洁光纤

“在插入端口或接线板之前，安装人员必须用显微镜检查光纤玻璃端点(卡套)的表面，如果需要，用一键清洁器清洁连接器。清洁后在插入之前再检查一次……保护帽应该一直开着，直到电缆安装之前。”

11. 采用电缆管理

将光纤跳线缆线和铜接插线从配线面板安装到同一机柜内的活动端口时，使用水平和垂直缆线管理相结合的方式将缆线从配线面板左侧布线到左侧活动端口，并将配线面板右侧布线到右侧活动端口。

12. 请勿弯曲、打结或捏紧光纤电缆

13. 不要拉得太用力

14. 进行安装后测试

传输性能取决于电缆特性;连接硬件;接插线;交叉连接线;连接总数;安装和维护过程中的适当注意事项。安装后立即测试的结果[应包括]：连续性;短路;换位、反转或分裂对，[和]接地导体。

15. 报告测试结果

光纤链路应在报告或数据库中显示测量的衰减值、测试的极限以及链路长度。测试文件包还应包括以下内容：测试日期;测试人员姓名;使用的现场测试仪器的标识，包括制造商、型号和序列号，以及测试仪器的最新校准日期。测试结果应以软拷贝和硬拷贝形式提供。



 

（编辑：周口站长网）

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