MySQL中的hash_HASHHASH函数是什么？

MySQL中的哈希分区（HASH Partitioning）是一种基于哈希函数的分区方法，通过计算哈希值将数据均匀分布到不同的物理分区中，这种方法能够有效提高查询性能，特别是在处理大规模数据集时。

常规哈希分区

常规哈希分区是通过取模运算来实现的，假设表tbhash有一个整数字段store_id，并且该表有4个分区，那么插入数据的SQL语句如下：

CREATE TABLE tbhash (
    id INT NOT NULL,
    store_id INT
) PARTITION BY HASH(store_id) PARTITIONS 4;

在这个例子中，store_id的值将被哈希函数处理，然后对4取模，根据余数决定数据存储在哪个分区。store_id为100和104的数据会被分配到第一个分区（p0），因为它们对4取模的结果都是0。

线性哈希分区

另一种是线性哈希分区，其计算原理稍有不同，假设分区个数为6，线性哈希分区的计算过程如下：

1、计算V值：[ V = text{POWER}(2, text{CEILING}(text{LOG}_2(text{num}))) ]

2、计算N值：[ N = text{values} & (V 1) ]

3、如果N大于等于num，则继续进行以下操作，直到N小于num：[ N = N & (text{CEIL}(V / 2) 1) ]

当插入值为2003年的数据时，计算过程如下：

V = POWER(2, CEILING(LOG(2, 6))) = 8
N = YEAR('20030414') & (8  1) = 2003 & 7 = 3

这条记录会被存储在第3个分区，如果插入值为1998年的数据，计算过程如下：

V = POWER(2, CEILING(LOG(2, 6))) = 8
N = YEAR('19981019') & (8  1) = 1998 & 7 = 6
由于N >= num，继续计算：
N = N & (CEIL(8 / 2)  1) = 6 & 3 = 2

这条记录会被存储在第2个分区。

哈希索引

哈希索引是基于哈希表实现的一种索引类型，通过对索引键值进行哈希运算，直接定位存储位置，从而实现快速数据访问，哈希索引特别适合等值查询，但在范围查询和处理哈希冲突方面存在局限性。

自适应哈希索引

InnoDB存储引擎在某些情况下会自动使用自适应哈希索引来优化查询性能，这种索引是由InnoDB根据访问模式动态创建的，用户无法直接控制其生成，自适应哈希索引能够提高热点数据的查询性能。

哈希连接

从MySQL 8.0开始，MySQL支持用于内连接查询的哈希连接方式，哈希连接不需要索引的支持，在大多数情况下比Block NestedLoop算法更高效，以下查询可以使用哈希连接进行连接查询：

SELECT * FROM t1 JOIN t2 ON t1.c1 = t2.c1;

通过EXPLAIN FORMAT=TREE命令可以看到执行计划中的哈希连接，哈希连接适用于多个表之间的等值连接查询，但不支持非等值连接条件。

FAQs

Q1: 如何选择合适的哈希分区数量？

A1: 选择合适的哈希分区数量需要考虑数据分布和查询需求，通常建议分区数为2的幂次方，这样可以确保数据均匀分布并减少哈希冲突，分区数应与服务器资源和性能要求相匹配。

Q2: 如何在InnoDB中使用自适应哈希索引？

A2: InnoDB自动管理自适应哈希索引，无需用户显式创建，启用自适应哈希索引可以提高热点数据的查询性能，用户可以通过系统变量和优化器提示来控制是否使用哈希连接。