MySQL调优系列——MySQL B+Tree索引和Hash索引的区别？

一、B+Tree索引

一、B+Tree首先是有序结构，为了避免至于树的高度过高，影响查找效率，在叶子节点上存储的不是单个数据，提升了查找效率；

为了更好的支持范围查询，B+树在叶子节点冗余了非叶子节点数据，为了支持翻页，叶子节点之间经过指针相连；

二、B+树算法： 经过继承了B树的特征，经过非叶子节点查询叶子节点获取对应的value，全部相邻的叶子节点包含非叶子节点，使用链表进行结合，有必定顺序排序，从而范围查询效率很是高。

缺点：由于有冗余节点数据，会比较占内存。

二、Hash索引

’

一、Hash是k,v形式，经过一个散列函数，可以根据key快速找到value

二、哈希索引就是采用必定的hash算法，把键值换成新的哈希值，检索时不须要相似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只须要一次hash算法便可当即定位到相应的位置，速度很是快。

缺点: 由于底层数据结构是散列的，没法进行比较大小，不能进行范围查找

三、B+树索引和hash索引的明显区别：

一、若是是等值查询，那么hash索引有明显的优点，由于只须要通过一次算法便可找到相应的键值；固然了，这个键值是惟一的，若是不惟一，则须要先找到下标位置再链式查找。

二、从示意图能够知道，hash索引没法支持范围查询，由于原先是有序的键值，可是通过hash算法后，有可能变成不连续的，就没有办法利用索引完成范围查询检索数据。

三、一样，hash索引也没办法利用索引完成排序，以及like `xxx%`这样的模糊查询（范围查询）。

四、hash索引也不支持多列联合索引的最左前缀匹配规则。

五、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，在有大量重复键的状况下，hash索引的效率也是极低的，由于存在hash碰撞问题。

本文参考：

https://blog.csdn.net/n88Lpo/article/details/78099337?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task

https://blog.csdn.net/LYTIT/article/details/89432379