MySQL索引类型 btree索引和hash索引的区别

来源一

Hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。

可 能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢？任何事物都是有两面性的，Hash 索引也一样，虽然 Hash 索引效率高，但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端，主要有以下这些。

（1）Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询。

由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。

（2）Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。

由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算；

（3）Hash 索引不能利用部分索引键查询。

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 索引在任何时候都不能避免表扫描。

前面已经知道，Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中，由于不同索引键存在相同 Hash 值，所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数，也无法从 Hash 索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。

（5）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。

来源二

1. hash索引查找数据基本上能一次定位数据，当然有大量碰撞的话性能也会下降。而btree索引就得在节点上挨着查找了，很明显在数据精确查找方面hash索引的效率是要高于btree的；

2. 那么不精确查找呢，也很明显，因为hash算法是基于等值计算的，所以对于“like”等范围查找hash索引无效，不支持；

3. 对于btree支持的联合索引的最优前缀，hash也是无法支持的，联合索引中的字段要么全用要么全不用。提起最优前缀居然都泛起迷糊了，看来有时候放空得太厉害；

4. hash不支持索引排序，索引值和计算出来的hash值大小并不一定一致。

对于 B-tree 和 hash 数据结构的理解能够有助于预测不同存储引擎下使用不同索引的查询性能的差异，尤其是那些允许你选择 B-tree 或者 hash 索引的内存存储引擎。

B-Tree 索引的特点

B-tree 索引可以用于使用 =, >, >=, <, <= 或者 BETWEEN 运算符的列比较。如果 LIKE 的参数是一个没有以通配符起始的常量字符串的话也可以使用这种索引。比如，以下 SELECT 语句就使用索引：

[sql] view
plain copy

print?

SELECT * FROM tbl_name WHERE key_col LIKE 'Patrick%';

SELECT * FROM tbl_name WHERE key_col LIKE 'Pat%_ck%';

在第一个句子中，只会考虑 'Patrick' <= key_col < 'Patricl' 的记录。第二句中，则只会考虑 'Pat' <= key_col < 'Pau' 的记录。

以下 SELECT 语句不使用索引：

[sql] view
plain copy

print?

SELECT * FROM tbl_name WHERE key_col LIKE '%Patrick%';

SELECT * FROM tbl_name WHERE key_col LIKE other_col;

第一句里面，LIKE 的值起始于一个通配符。在第二句里，LIKE 的值不是一个常量。

如果你这样使用： ... LIKE '%string%'，其中的 string 不大于三个字符，MySql 将使用 Turbo Boyer-Moore 算法来对该字符串表达式进行初始化，并使用这种表达式来让查询更加迅速。

如果 col_name 列创建了索引，那么一个使用了 col_name IS NULL 的查询是可以使用该索引的。

任何没有涵盖 WHERE 从句中所有 AND 级别的条件的索引将不会被使用。换句话讲，要想使用索引，该索引的前导列必须在每一个 AND 组合中使用到。

以下 WHERE 从句使用索引：

[sql] view
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print?

... WHERE index_part1=1 AND index_part2=2 AND other_column=3

/* index = 1 OR index = 2 */

... WHERE index=1 OR A=10 AND index=2

/* optimized like "index_part1='hello'" */

... WHERE index_part1='hello' AND index_part3=5

/* Can use index on index1 but not on index2 or index3 */

... WHERE index1=1 AND index2=2 OR index1=3 AND index3=3;

这些 WHERE 从句不使用索引：

[sql] view
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print?

/* index_part1 is not used */

WHERE index_part2=1 AND index_part3=2

/* Index is not used in both parts of the WHERE clause */

WHERE index=1 OR A=10

/* No index spans all rows */

WHERE index_part1=1 OR index_part2=10

有时，即使有索引可以使用，MySQL 也不使用任何索引。发生这种情况的场景之一就是优化器估算出使用该索引将要求 MySql 去访问这张表的绝大部分记录。这种情况下，一个表扫描可能更快，因为它要求更少量的查询。但是，如果这样的一个查询使用了
LIMIT 来检索只是少量的记录时，MySql 还是会使用索引，因为它能够更快地找到这点记录并将其返回。

Hash 索引的特点

Hash 索引有着与刚才所讨论特点的相比截然不同的特点：

Hash 索引只能够用于使用 = 或者 <=> 运算符的相等比较(但是速度更快)。Hash 索引不能够用于诸如 < 等用于查找一个范围值的比较运算符。依赖于这种单值查找的系统被称为 "键-值存储"；对于这种系统，尽可能地使用 hash 索引。
优化器不能够使用 hash 索引来加速 ORDER BY 操作。这种类型的索引不能够用于按照顺序查找下一个条目。
MySql 无法使用 hash 索引估计两个值之间有多少行(这种情况由范围优化器来决定使用哪个索引)。如果你将一张 MyISAM 或 InnoDB 表转换成一个 hash 索引的内存表时，一些查询可能会受此影响。
查找某行记录必须进行全键匹配。而 B-tree 索引，任何该键的左前缀都可用以查找记录。