B+树索引和哈希索引的区别
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导读
在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种，我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议。
二者区别
备注：先说下， 在MySQL文档里，实际上是把B+树索引写成了BTREE ，例如像下面这样的写法：
CREATE TABLE t(
aid int unsigned not null auto_increment,
userid int unsigned not null default 0,
username varchar(20) not null default ‘’,
detail varchar(255) not null default ‘’,
primary key(aid),
unique key(uid) USING BTREE ,
key (username(12)) USING BTREE — 此处 uname 列只创建了最左12个字符长度的部分索引
)engine=InnoDB;
一个经典的 B+树索引数据结构 见下图：
(图片源自网络)
B+树是一个平衡的多叉树，从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1，而且同层级的节点间有指针相互链接。
在B+树上的常规检索，从根节点到叶子节点的搜索效率基本相当，不会出现大幅波动，而且基于索引的顺序扫描时，也可以利用双向指针快速左右移动，效率非常高。
因此，B+树索引被广泛应用于数据库、文件系统等场景。顺便说一下，xfs文件系统比ext3/ext4效率高很多的原因之一就是，它的文件及目录索引结构全部采用B+树索引，而ext3/ext4的文件目录结构则采用Linked list, hashed B-tree、Extents/Bitmap等索引数据结构，因此在高I/O压力下，其IOPS能力不如xfs。
详细可参见：
https://en.wikipedia.org/wiki/Ext4https://en.wikipedia.org/wiki/XFS
而 哈希索引的示意图 则是这样的：
(图片源自网络)
简单地说， 哈希索引就是采用一定的哈希算法 ，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置，速度非常快。
从上面的图来看，B+树索引和哈希索引的明显区别是：
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如果是等值查询，那么哈希索引明显有绝对优势，因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值；当然了，这个前提是，键值都是唯一的。如果键值不是唯一的，就需要先找到该键所在位置，然后再根据链表往后扫描，直到找到相应的数据；
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从示意图中也能看到， 如果是范围查询检索，这时候哈希索引就毫无用武之地了 ，因为原先是有序的键值，经过哈希算法后，有可能变成不连续的了，就没办法再利用索引完成范围查询检索；
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同理， 哈希索引也没办法利用索引完成排序 ，以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询（这种部分模糊查询，其实本质上也是范围查询）；
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哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则；
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B+树索引的关键字检索效率比较平均，不像B树那样波动幅度大， 在有大量重复键值情况下，哈希索引的效率也是极低的，因为存在所谓的哈希碰撞问题 。
后记
在MySQL中，只有HEAP/MEMORY引擎表才能显式支持哈希索引（NDB也支持，但这个不常用），InnoDB引擎的自适应哈希索引（adaptive hash index）不在此列，因为这不是创建索引时可指定的。
还需要注意到：HEAP/MEMORY引擎表在mysql实例重启后，数据会丢失。
通常，B+树索引结构适用于绝大多数场景，像下面这种场景用哈希索引才更有优势：
在HEAP表中，如果存储的数据重复度很低（也就是说基数很大），对该列数据以等值查询为主，没有范围查询、没有排序的时候，特别适合采用哈希索引
例如这种SQL：SELECT … FROM t WHERE C1 = ?; — 仅等值查询
在大多数场景下，都会有范围查询、排序、分组等查询特征，用B+树索引就可以了。
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