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一、 B-Tree索引

B-Tree(也称 b+ 树) 索引是 MySQL 数据库中使用最为频繁的索引类型，除了 Archive 存储引擎之外的其他所有的存储引擎都支持 B-Tree 索引。不仅仅在 MySQL 中是如此，实际上在其他的很多数据库管理系统中B-Tree 索引也同样是作为最主要的索引类型，这主要是因为 B-Tree 索引的存储结构在数据库的数据检 索中有非常优异的表现。

一般来说， MySQL 中的 B-Tree 索引的物理文件大多都是以 Balance Tree 的结构来存储的，也就是所有实际需要的数据都存放于 Tree 的 Leaf Node ，而且到任何一个 Leaf Node 的最短路径的长度都是完全相同的，所以我们大家都称之为 B-Tree 索引当然，可能各种数据库（或 MySQL 的各种存储引擎）在存放自己的 B-Tree 索引的时候会对存储结构稍作改造。如 Innodb 存储引擎的 B-Tree 索引实际使用的存储结构实际上是 B+Tree ，也就是在 B-Tree 数据结构的基础上做了很小的改造，在每一个

Leaf Node 上面出了存放索引键的相关信息之外，还存储了指向与该 Leaf Node 相邻的后一个 LeafNode 的指针信息，这主要是为了加快检索多个相邻 Leaf Node 的效率考虑。

在 Innodb 存储引擎中，存在两种不同形式的索引，一种是 Cluster 形式的主键索引（ Primary Key ），另外一种则是和其他存储引擎（如 MyISAM 存储引擎）存放形式基本相同的普通 B-Tree 索引，这种索引在 Innodb 存储引擎中被称为 Secondary Index 。

实现原理：

上图显示了一种索引方式。左边是数据库中的数据表，有col1和col2两个字段，一共有15条记录；右边是以col2列为索引列的B-Tree索引，每个节点包含索引的键值和对应数据表地址的指针，这样就可以都过B-Tree在O(logn)的时间复杂度内获取相应的数据，这样明显地加快了检索的速度。

B-Tree是一种平衡多叉排序树，是一种动态查找效率很高的树形结构。B-Tree中所有结点的孩子结点的最大值称为B-Tree的阶，B-Tree的阶通常用m表示，简称为m叉树。一般来说，应该是m>=3。一颗m阶的B-Tree或是一颗空树，或者是满足下列条件的m叉树：

树中每个结点最多有m个孩子结点；

除根结点外，其它结点至少有(int)m/2+1个孩子结点；

若根结点不是叶子节点，则根结点至少有2个孩子结点；

结点的结构：  

其中，n为结点中关键字个数，(int)m/2<=n<m；di(1<=i<=n)为该结点的n个关键字值的第i个，且di<d(i+1)；ci(0<=i<=n)为该结点孩子结点的指针，且ci所指向的节点的关键字均大于或等于di且小于d(i+1)；

所有的叶结点都在同一层上。

所以B-Tree索引具有最左匹配特性（即从左往右匹配原则）。

二、 Hash索引：

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。

实现原理：

哈希索引是基于哈希表实现的。只有精确匹配索引所有列的的查询才有效。他的实现是存储殷勤会对每一行数据的索引列计算哈希码，并将哈希码和指向该记录的指针维护起来，对于hash相同的，采用链表的方式解决冲突。类似于hashmap。因为索引的结构是十分紧凑的，所以hash索引的查询很快。如此其实我们就很容易的理解hash索引的优缺点了：

1，hash索引只包含了哈希值和行指针，索引不能避免读取行，不能使用覆盖索引。

2，hash索引并不是按照索引顺序存储的，无法用于排序。

3，hash索引不支持部分或者区域查找，部分列的hash结果是不同的。

在Mysql中InnoDB引擎有一个特殊的功能叫做自适应哈希索引，他会在内存中基于B-Tree索引的基础上面创建一个哈希索引，这让B-Tree索引页具备了一些哈希索引的优点。