MySQL高阶讲座之：`MySQL`的`Memory`引擎：其`Hash`索引的实现原理与适用场景。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

各位观众老爷，今天咱们来聊聊MySQL里一个有点“特立独行”的小弟 – Memory引擎。别看它平时不怎么抛头露面，但在特定的场合，那可是能发挥奇效的。今天咱们就重点扒一扒它那“快如闪电”的Hash索引，看看它是怎么实现的，以及什么时候该让它出来溜溜。

Memory引擎：内存里的“快枪手”

首先，简单介绍一下Memory引擎。顾名思义，它是把数据都放在内存里的，读写速度自然是杠杠的。但也正因为如此，一旦MySQL重启，或者服务器宕机，里面的数据也就跟着“烟消云散”了。所以，它并不适合存储重要的数据，而是更适合做一些临时性的、对速度要求高的操作。

Memory引擎默认使用Hash索引，当然也支持B-Tree索引，但是Hash索引才是它的灵魂。

Hash索引：快，但是有“脾气”

Hash索引的原理很简单：它就像一个“字典”，通过Hash函数把键（key）转换成一个地址，然后直接去这个地址找对应的值（value）。理论上来说，查找速度是O(1)，也就是常数时间，非常快。

但Hash索引也有它的“脾气”。它只适用于等值查询（=, IN, <=>），对于范围查询（>, <, BETWEEN）和排序，就无能为力了。因为Hash函数打乱了数据的顺序，即使原来的数据是有序的，经过Hash之后也变得乱七八糟了。

举个例子，假设我们有一个表users，用id作为主键，并使用Hash索引。

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255)
) ENGINE=MEMORY;

ALTER TABLE users ADD INDEX id_hash USING HASH (id);

当我们执行以下查询时，Hash索引就能派上用场：

SELECT * FROM users WHERE id = 123;

但当我们执行以下查询时，Hash索引就帮不上忙了：

SELECT * FROM users WHERE id > 100;  -- 范围查询
SELECT * FROM users ORDER BY id;     -- 排序

Hash索引的实现原理：抽丝剥茧

那么，MySQL的Memory引擎是如何实现Hash索引的呢？其实，它并没有完全按照教科书上的Hash表来实现，而是做了一些优化。

静态Hash表： Memory引擎使用静态Hash表，也就是说，Hash表的大小在创建时就已经确定了，不能动态扩展。这样做的好处是速度快，因为不需要考虑扩容的问题。但缺点也很明显，如果数据量太大，Hash冲突就会很严重，影响性能。
链地址法解决冲突： 当发生Hash冲突时，Memory引擎使用链地址法来解决。也就是说，把所有Hash到同一个地址的记录，用链表串起来。这样，即使有多个记录Hash到同一个地址，也能找到它们。
Hash函数： Memory引擎使用的Hash函数比较简单，通常是基于键的值进行一些位运算。这种Hash函数的优点是速度快，但缺点是容易产生冲突。
索引结构: Memory引擎的Hash索引的物理结构，实际上是一个数组，数组的每个元素是一个指针，指向一个链表。链表存储了所有Hash值相同的记录。

让我们用代码来模拟一下这个过程（为了简化，我们只模拟插入和查找操作）：

class HashTable:
    def __init__(self, size):
        self.size = size
        self.table = [None] * size  # 初始化Hash表，每个元素都是None

    def hash_function(self, key):
        # 一个简单的Hash函数：取模
        return key % self.size

    def insert(self, key, value):
        index = self.hash_function(key)
        if self.table[index] is None:
            # 如果该位置为空，直接插入
            self.table[index] = [(key, value)]
        else:
            # 否则，添加到链表的末尾
            self.table[index].append((key, value))

    def search(self, key):
        index = self.hash_function(key)
        if self.table[index] is not None:
            # 遍历链表，查找匹配的键
            for k, v in self.table[index]:
                if k == key:
                    return v
        return None  # 没有找到

# 创建一个Hash表，大小为10
hash_table = HashTable(10)

# 插入一些数据
hash_table.insert(1, "Alice")
hash_table.insert(11, "Bob")  # Hash冲突
hash_table.insert(21, "Charlie") # Hash冲突
hash_table.insert(5, "David")

# 查找数据
print(hash_table.search(1))   # 输出：Alice
print(hash_table.search(11))  # 输出：Bob
print(hash_table.search(5))   # 输出：David
print(hash_table.search(10))  # 输出：None (没有找到)

# 打印Hash表的内容
for i in range(hash_table.size):
    print(f"Index {i}: {hash_table.table[i]}")

这段代码模拟了一个简单的Hash表，使用了取模运算作为Hash函数，并使用链地址法解决冲突。虽然这只是一个简化版的实现，但它基本反映了MySQL Memory引擎Hash索引的核心思想。

适用场景：在“刀刃”上跳舞

既然Memory引擎的Hash索引有这么多限制，那么它适合在哪些场景下使用呢？

临时表： Memory引擎最常见的用途就是作为临时表。例如，在复杂的查询中，我们可以先把一些中间结果存到Memory表中，然后再进行后续的计算。这样可以避免频繁的磁盘IO，提高查询速度。
高速缓存： Memory引擎也可以用来做高速缓存。例如，我们可以把一些经常访问的数据，存到Memory表中，加快访问速度。但是要注意，由于Memory引擎的数据是易失的，所以不能用它来存储关键数据。
查找表： 如果我们需要根据某个键快速查找对应的值，而且不需要范围查询和排序，那么Memory引擎的Hash索引也是一个不错的选择。例如，我们可以用它来存储一些配置信息、映射关系等等。
计数器: Memory引擎在应对需要快速更新的计数器场景非常适合。比如高并发场景下的访问量统计。

下面是一些具体的例子：

Session管理： 我们可以用Memory引擎来存储用户的Session信息。由于Session信息通常只需要在很短的时间内有效，而且对速度要求很高，所以Memory引擎非常适合。
```
CREATE TABLE sessions (
    session_id VARCHAR(255) PRIMARY KEY,
    user_id INT,
    last_access TIMESTAMP
) ENGINE=MEMORY;
```

实时统计： 我们可以用Memory引擎来存储一些实时统计数据，例如网站的访问量、用户的在线状态等等。

CREATE TABLE online_users (
    user_id INT PRIMARY KEY,
    last_access TIMESTAMP
) ENGINE=MEMORY;

INSERT INTO online_users (user_id, last_access) VALUES (1, NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE last_access = NOW();

黑名单过滤： 我们可以用Memory引擎来存储一些黑名单，例如恶意IP地址、垃圾邮件发送者等等。

CREATE TABLE blacklist (
    ip_address VARCHAR(15) PRIMARY KEY
) ENGINE=MEMORY;

SELECT * FROM users WHERE ip_address NOT IN (SELECT ip_address FROM blacklist);

实战演练：利用Memory引擎优化查询

让我们来看一个稍微复杂一点的例子，看看如何利用Memory引擎来优化查询。

假设我们有一个orders表和一个customers表，需要查询每个客户的订单总额。

CREATE TABLE customers (
    customer_id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255)
);

CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    amount DECIMAL(10, 2),
    FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id)
);

一个常见的做法是使用JOIN操作：

SELECT c.name, SUM(o.amount) AS total_amount
FROM customers c
JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
GROUP BY c.name;

如果orders表的数据量很大，JOIN操作可能会很慢。这时，我们可以考虑使用Memory引擎来优化查询。

创建临时表： 首先，创建一个Memory表，用来存储每个客户的订单总额。

CREATE TEMPORARY TABLE customer_totals (
    customer_id INT PRIMARY KEY,
    total_amount DECIMAL(10, 2)
) ENGINE=MEMORY;

填充临时表： 然后，把orders表的数据插入到临时表中。

INSERT INTO customer_totals (customer_id, total_amount)
SELECT customer_id, SUM(amount)
FROM orders
GROUP BY customer_id;

JOIN临时表： 最后，把customers表和临时表进行JOIN操作。

SELECT c.name, t.total_amount
FROM customers c
JOIN customer_totals t ON c.customer_id = t.customer_id;

这样，就把原本对大表orders的GROUP BY操作，转移到了Memory引擎的临时表上。由于Memory引擎的速度很快，所以查询性能通常会有明显的提升。

完整的代码如下：

-- 创建 customers 表
CREATE TABLE customers (
    customer_id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255)
);

-- 创建 orders 表
CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    amount DECIMAL(10, 2),
    FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id)
);

-- 插入一些示例数据
INSERT INTO customers (customer_id, name) VALUES
(1, 'Alice'),
(2, 'Bob'),
(3, 'Charlie');

INSERT INTO orders (order_id, customer_id, amount) VALUES
(101, 1, 100.00),
(102, 1, 150.00),
(103, 2, 200.00),
(104, 3, 50.00),
(105, 3, 75.00);

-- 原始查询：使用 JOIN
SELECT c.name, SUM(o.amount) AS total_amount
FROM customers c
JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
GROUP BY c.name;

-- 优化后的查询：使用 Memory 引擎的临时表

-- 1. 创建临时表
CREATE TEMPORARY TABLE customer_totals (
    customer_id INT PRIMARY KEY,
    total_amount DECIMAL(10, 2)
) ENGINE=MEMORY;

-- 2. 填充临时表
INSERT INTO customer_totals (customer_id, total_amount)
SELECT customer_id, SUM(amount)
FROM orders
GROUP BY customer_id;

-- 3. JOIN 临时表
SELECT c.name, t.total_amount
FROM customers c
JOIN customer_totals t ON c.customer_id = t.customer_id;

-- 清理临时表 (可选，但建议)
DROP TEMPORARY TABLE IF EXISTS customer_totals;

-- 清理测试数据 (可选)
DROP TABLE IF EXISTS customers;
DROP TABLE IF EXISTS orders;

注意事项：别掉进坑里

在使用Memory引擎时，还需要注意以下几点：

内存限制： Memory引擎的数据都存储在内存中，所以要确保服务器有足够的内存。可以通过max_heap_table_size系统变量来限制Memory表的大小。
数据丢失： Memory引擎的数据是易失的，所以不要用它来存储关键数据。如果需要持久化数据，可以使用其他的存储引擎，例如InnoDB。
Hash冲突： 如果数据量太大，Hash冲突会很严重，影响性能。可以考虑调整Hash表的大小，或者使用其他的索引类型，例如B-Tree索引。
并发问题: Memory引擎的表级锁可能会导致并发问题。如果需要高并发，可以考虑使用其他的技术，例如分片、缓存等等。

总结：用对地方，事半功倍

总而言之，MySQL的Memory引擎是一个非常有用的工具，但它也有自己的局限性。我们需要根据具体的应用场景，权衡利弊，才能把它用好。记住，没有万能的解决方案，只有最适合的解决方案。希望今天的分享对大家有所帮助，谢谢！