AHI

Adaptive Hash Index概述 Adaptive Hash Index（AHI，自适应哈希索引） 是InnoDB的自动优化机制，在Buffer Pool上层构建哈希索引，加速等值查询。 查询流程对比： 传统B+树查询： SELECT * FROM users WHERE id = 100; → B+树查找（3-4次页访问） AHI查询： SELECT * FROM users WHERE id = 100; → Hash查找（1次内存访问） AHI的工作原理 1. 自动构建 -- InnoDB监控查询模式 SELECT * FROM users WHERE id = 1; -- 第1次 SELECT * FROM users WHERE id = 2; -- 第2次 SELECT * FROM users WHERE id = 3; -- 第3次 ... SELECT * FROM users WHERE id = 100; -- 第N次 -- 当检测到等值查询频繁访问同一索引前缀 -- InnoDB自动构建哈希索引 AHI[100] → Buffer Pool页地址 2. 哈希索引结构 B+树索引（磁盘） 10 / \ 5 15 / \ / \ 1 7 12 17 → 数据页 AHI（内存） Hash表： id=1 → 页地址0x1000 id=5 → 页地址0x1001 id=7 → 页地址0x1002 id=10 → 页地址0x1003 ... 3. 查询流程 -- 查询 SELECT * FROM users WHERE id = 100; -- 流程 1. 检查AHI是否有id=100的条目 2. ✅ 有：直接通过Hash查找，获取页地址（O(1)） 3. ❌ 没有：走B+树查找（O(log N)） AHI的优势 1. 加速等值查询 -- 等值查询（适合AHI） SELECT * FROM users WHERE id = 100; -- ✅ AHI加速 SELECT * FROM orders WHERE order_id = 1001; -- ✅ AHI加速 -- B+树查询：3-4次页访问（假设树高3） -- AHI查询：1次Hash查找（快3-4倍） 2. 减少CPU开销 -- B+树查找需要： 1. 二分查找（多次比较） 2. 页间跳转（多次指针访问） 3. 最终定位数据行 -- AHI查找需要： 1. Hash计算（一次） 2. 直接获取页地址（一次） AHI的限制 1. 只适用于等值查询 -- ✅ 适用 SELECT * FROM users WHERE id = 100; SELECT * FROM users WHERE id IN (1, 2, 3); -- ❌ 不适用 SELECT * FROM users WHERE id > 100; -- 范围查询 SELECT * FROM users WHERE id BETWEEN 1 AND 100; -- 范围查询 SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'A%'; -- 模糊查询 2. 只针对热点数据 -- AHI只缓存频繁访问的索引前缀 -- 例如：id=100访问了1000次 → 自动加入AHI -- 而：id=999999只访问1次 → 不会加入AHI 3. 有维护开销 -- 更新/删除数据时，需要维护AHI UPDATE users SET name = 'Alice' WHERE id = 100; -- 流程： 1. 更新B+树索引 2. 更新Buffer Pool 3. 更新AHI（如果id=100在AHI中） AHI配置 1. 查看状态 -- 查看AHI开关 SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_adaptive_hash_index'; -- ON（默认开启） -- 查看AHI分区数（MySQL 5.7+） SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_adaptive_hash_index_parts'; -- 8（默认，减少锁竞争） 2. 开关配置 -- 关闭AHI（不推荐） SET GLOBAL innodb_adaptive_hash_index = OFF; -- 开启AHI（默认） SET GLOBAL innodb_adaptive_hash_index = ON; 注意：动态修改需要重建AHI，会短暂影响性能。 ...