在MySQL中，大多數索引（如 PRIMARY KEY,UNIQUE,INDEX和FULLTEXT）都是在BTREE中存儲，但使用memory引擎可以選擇BTREE索引或者HASH索引，兩種不同類型的索引各自有其不同的使用范圍。

• B樹索引具有范圍查找和前綴查找的能力，對于有N節點的B樹，檢索一條記錄的復雜度為O(LogN)。相當于二分查找。
• 哈希索引只能做等于查找，但是無論多大的Hash表，查找復雜度都是O(1)。
  

顯然，如果值的差異性大，并且以等值查找（=、 、>、in）為主，Hash索引是更高效的選擇，它有O(1)的查找復雜度。
如果值的差異性相對較差，并且以范圍查找為主，B樹是更好的選擇，它支持范圍查找。

一、HASH索引

利用哈希函數，計算存儲地址，檢索時不需要像Btree那樣，從根節點開始遍歷，逐級查找。

Hash 索引結構的特殊性，其檢索效率非常高，索引的檢索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要從根節點到枝節點，最后才能訪問到頁節點這樣多次的IO訪問，所以 Hash 索引的查詢效率要遠高于 B-Tree 索引。

可能很多人又有疑問了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，為什么大家不都用 Hash 索引而還要使用 B-Tree 索引呢？任何事物都是有兩面性的，Hash 索引也一樣，雖然 Hash 索引效率高，但是 Hash 索引本身由于其特殊性也帶來了很多限制和弊端，主要有以下這些。

（1）Hash 索引僅僅能滿足”=”,”IN”和”=>”查詢，不能使用范圍查詢（查詢范圍時 慢）。

由于 Hash 索引比較的是進行 Hash 運算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的過濾，不能用于基于范圍的過濾，因為經過相應的 Hash 算法處理之后的 Hash 值的大小關系，并不能保證和Hash運算前完全一樣。

（2）Hash 索引無法被用來避免數據的排序操作。

由于 Hash 索引中存放的是經過 Hash 計算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小關系并不一定和 Hash 運算前的鍵值完全一樣，所以數據庫無法利用索引的數據來避免任何排序運算；

（3）Hash 索引不能利用部分索引鍵查詢。

對于組合索引，Hash 索引在計算 Hash 值的時候是組合索引鍵合并后再一起計算 Hash 值，而不是單獨計算 Hash 值，所以通過組合索引的前面一個或幾個索引鍵進行查詢的時候，Hash 索引也無法被利用。

（4）Hash 索引在任何時候都不能避免表掃描。

前面已經知道，Hash 索引是將索引鍵通過 Hash 運算之后，將 Hash運算結果的 Hash 值和所對應的行指針信息存放于一個 Hash 表中，由于不同索引鍵存在相同 Hash 值，所以即使取滿足某個 Hash 鍵值的數據的記錄條數，也無法從 Hash 索引中直接完成查詢，還是要通過訪問表中的實際數據進行相應的比較，并得到相應的結果。

（5）Hash 索引遇到大量Hash值相等的情況后性能并不一定就會比B-Tree索引高。

對于選擇性比較低的索引鍵，如果創建 Hash 索引，那么將會存在大量記錄指針信息存于同一個 Hash 值相關聯。這樣要定位某一條記錄時就會非常麻煩，會浪費多次表數據的訪問，而造成整體性能低下。

二、B+樹

• b+樹的查找過程
  

如圖所示，如果要查找數據項29，那么首先會把磁盤塊1由磁盤加載到內存，此時發生一次IO，在內存中用二分查找確定29在17和35之間，鎖定磁盤塊1的P2指針，內存時間因為非常短（相比磁盤的IO）可以忽略不計，通過磁盤塊1的P2指針的磁盤地址把磁盤塊3由磁盤加載到內存，發生第二次IO，29在26和30之間，鎖定磁盤塊3的P2指針，通過指針加載磁盤塊8到內存，發生第三次IO，同時內存中做二分查找找到29，結束查詢，總計三次IO。真實的情況是，3層的b+樹可以表示上百萬的數據，如果上百萬的數據查找只需要三次IO，性能提高將是巨大的，如果沒有索引，每個數據項都要發生一次IO，那么總共需要百萬次的IO，顯然成本非常非常高。

• b+樹性質
  

1.索引字段要盡量的小：

通過上面的分析，我們知道IO次數取決于b+數的高度h，假設當前數據表的數據為N，每個磁盤塊的數據項的數量是m，則有h=㏒(m+1)N，當數據量N一定的情況下，m越大，h越小；而m = 磁盤塊的大小 / 數據項的大小，磁盤塊的大小也就是一個數據頁的大小，是固定的，如果數據項占的空間越小，數據項的數量越多，樹的高度越低。這就是為什么每個數據項，即索引字段要盡量的小，比如int占4字節，要比bigint8字節少一半。這也是為什么b+樹要求把真實的數據放到葉子節點而不是內層節點，一旦放到內層節點，磁盤塊的數據項會大幅度下降，導致樹增高。當數據項等于1時將會退化成線性表。

2.索引的最左匹配特性（即從左往右匹配）：

當b+樹的數據項是復合的數據結構，比如(name,age,sex)的時候，b+數是按照從左到右的順序來建立搜索樹的，比如當(張三,20,F)這樣的數據來檢索的時候，b+樹會優先比較name來確定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比較age和sex，最后得到檢索的數據；但當(20,F)這樣的沒有name的數據來的時候，b+樹就不知道下一步該查哪個節點，因為建立搜索樹的時候name就是第一個比較因子，必須要先根據name來搜索才能知道下一步去哪里查詢。比如當(張三,F)這樣的數據來檢索時，b+樹可以用name來指定搜索方向，但下一個字段age的缺失，所以只能把名字等于張三的數據都找到，然后再匹配性別是F的數據了， 這個是非常重要的性質，即索引的最左匹配特性。

以上就是MySQL btree索引與hash索引區別的詳細內容，更多關于MySQL btree索引與hash索引的資料請關注腳本之家其它相關文章！