MySQL調優系列——MySQL B+Tree索引和Hash索引的區別？

一、B+Tree索引

一、B+Tree首先是有序結構，爲了避免至於樹的高度過高，影響查找效率，在葉子節點上存儲的不是單個數據，提升了查找效率；

爲了更好的支持範圍查詢，B+樹在葉子節點冗餘了非葉子節點數據，爲了支持翻頁，葉子節點之間經過指針相連；

二、B+樹算法： 經過繼承了B樹的特徵，經過非葉子節點查詢葉子節點獲取對應的value，全部相鄰的葉子節點包含非葉子節點，使用鏈表進行結合，有必定順序排序，從而範圍查詢效率很是高。

缺點：由於有冗餘節點數據，會比較佔內存。

二、Hash索引

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一、Hash是k,v形式，經過一個散列函數，可以根據key快速找到value

二、哈希索引就是採用必定的hash算法，把鍵值換成新的哈希值，檢索時不須要相似B+樹那樣從根節點到葉子節點逐級查找，只須要一次hash算法便可當即定位到相應的位置，速度很是快。

缺點: 由於底層數據結構是散列的，沒法進行比較大小，不能進行範圍查找

三、B+樹索引和hash索引的明顯區別：

一、若是是等值查詢，那麼hash索引有明顯的優點，由於只須要通過一次算法便可找到相應的鍵值；固然了，這個鍵值是惟一的，若是不惟一，則須要先找到下標位置再鏈式查找。

二、從示意圖能夠知道，hash索引沒法支持範圍查詢，由於原先是有序的鍵值，可是通過hash算法後，有可能變成不連續的，就沒有辦法利用索引完成範圍查詢檢索數據。

三、一樣，hash索引也沒辦法利用索引完成排序，以及like `xxx%`這樣的模糊查詢（範圍查詢）。

四、hash索引也不支持多列聯合索引的最左前綴匹配規則。

五、B+樹索引的關鍵字檢索效率比較平均，不像B樹那樣波動幅度大，在有大量重複鍵的狀況下，hash索引的效率也是極低的，由於存在hash碰撞問題。

本文參考：

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