B树索引和Hash索引的应用场景和区别(转载)

转自：https://blog.csdn.net/chuangsun/article/details/78013537

关系型数据库中，索引大多采用B/B+树来作为存储结构，而全文搜索引擎的索引则主要采用hash的存储结构，这两种数据结构有什么区别？

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；

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；

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）；

哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则；

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

hash结构的特点：检索效率非常高，索引的检索可以一次到位，O(1)。B树需要从根节点到枝节点，最后才能到叶节点进行多次I/O操作，所以hash的效率远远高于B树的效率。

那么为什么数据库索引还是用B树结构呢？

1、hash索引仅满足“=”、“IN”和“<=>”查询，不能使用范围查询

因为hash索引比较的是经常hash运算之后的hash值，因此只能进行等值的过滤，不能基于范围的查找，因为经过hash算法处理后的hash值的大小关系，并不能保证与处理前的hash大小关系对应。

2、hash索引无法被用来进行数据的排序操作

由于hash索引中存放的都是经过hash计算之后的值，而hash值的大小关系不一定与hash计算之前的值一样，所以数据库无法利用hash索引中的值进行排序操作。

3、对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。

4、Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。

对于选择性比较低的索引键，如果创建 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能低下。

（因此：键值重复率低的适合用B树索引）

b-tree完全基于key的比较，和二叉树相同的道理，相当于建个排序后的数据集，使用二分法查找算法，实际上也非常快，而且受数据量增长影响非常小。

B+树索引和哈希索引的区别

转自：https://www.cnblogs.com/bonelee/p/6224698.html

哈希文件也称为散列文件，是利用哈希存储方式组织的文件，亦称为直接存取文件。它类似于哈希表，即根据文件中关键字的特点，设计一个哈希函数和处理冲突的方法，将记录哈希到存储设备上。

在哈希文件中，是使用一个函数（算法）来完成一种将关键字映射到存储器地址的映射，根据用户给出的关键字，经函数计算得到目标地址，再进行目标的检索。

转自：http://imysql.com/2016/01/06/mysql-faq-different-between-btree-and-hash-index.shtml

B+树索引和哈希索引的区别

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。

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：

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；

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；

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）；

哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则；

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

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，所以数据库使用B+树索引。