MySQL中B-Tree引索和Hash引索的差別？

MySQL中B-Tree引索和Hash引線的區別：1、B-Tree引索支援最左前綴匹配原則，而Hash引索不支援；2、MyISAM和InnoDB都支援B- Tree引索，而Hash引索只有Memory和NDB引擎索引支援。

Hash索引

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，最後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於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，為什麼大家不都用 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 索引本身由於其特殊性也帶來了很多限制和弊端，主要有以下這些。

（1）Hash 索引僅能滿足"=","IN"和""查詢，不能使用範圍查詢。

由於Hash 索引比較的是進行Hash 運算之後的Hash 值，所以它只能用於等值的過濾，不能用於基於範圍的過濾，因為經過對應的Hash 演算法處理後的Hash 值的大小關係，並不能保證和Hash運算前完全一樣。

（2）Hash 索引無法被用來避免資料的排序運算。

由於Hash 索引中存放的是經過Hash 計算之後的Hash 值，而且Hash值的大小關係並不一定和Hash 運算前的鍵值完全一樣，所以資料庫無法利用索引的資料來避免任何排序運算；

（3）Hash 索引不能利用部分索引鍵查詢。

對於組合索引，Hash 索引在計算Hash 值的時候是組合索引鍵合併後再一起計算Hash 值，而不是單獨計算Hash 值，所以透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 索引在任何時候都無法避免表格掃描。

前面已經知道，Hash 索引是將索引鍵通過Hash 運算之後，將Hash運算結果的Hash 值和對應的行指標資訊存放於一個Hash 表中，由於不同索引鍵存在相同Hash 值，所以即使取滿足某個Hash 鍵值的資料的記錄條數，也無法從Hash 索引中直接完成查詢，還是要透過存取表中的實際資料進行對應的比較，並得到對應的結果。

（5）Hash 索引遇到大量Hash值相等的情況後效能並不一定就會比B-Tree索引高。

對於選擇性比較低的索引鍵，如果建立 Hash 索引，那麼將會存在大量記錄指標資訊存於同一個 Hash 值相關聯。這樣要定位某一筆記錄時就會非常麻煩，會浪費多次表資料的訪問​​，而造成整體效能低下。

B-Tree索引

B-Tree 索引是MySQL 資料庫中使用最頻繁的索引類型，除了Archive 儲存引擎之外的其他所有的儲存引擎都支援B-Tree 索引。不只在MySQL 中是如此，實際上在其他的許多資料庫管理系統中B-Tree 索引也同樣是作為最主要的索引類型，這主要是因為B-Tree 索引的儲存結構在資料庫的資料檢

索中有非常優異的表現。

一般來說， MySQL 中的B-Tree 索引的實體檔案大多都是以Balance Tree 的結構來儲存的，也就是所有實際需要的資料都存放在Tree 的Leaf Node ，而且到任何一個Leaf Node 的最短路徑的長度都是完全相同的，所以我們大家都稱為B-Tree 索引當然，可能各種資料庫（或MySQL 的各種儲存引擎）在存放自己的B-Tree 索引的時候會對儲存結構稍作改造。如Innodb 儲存引擎的B-Tree 索引實際使用的儲存結構其實是B Tree ，也就是在B-Tree 資料結構的基礎上做了很小的改造，在每一個

Leaf Node 上面出了存放索引鍵的相關資訊之外，還儲存了指向與該Leaf Node 相鄰的後一個LeafNode 的指針信息，這主要是為了加快檢索多個相鄰Leaf Node 的效率考慮。

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