關係型資料庫中，索引大多採用b/b+樹來作為儲存結構，而全文搜尋引擎的索引則主要採用hash的儲存結構，這兩種資料結構有什麼區別？
hash結構的特點：檢索效率非常高，索引的檢索可以一次到位，o(1)。b樹需要從根節點到枝節點，最後才能到葉節點進行多次i/o操作，所以hash的效率遠遠高於b樹的效率。
那麼為什麼資料庫索引還是用b樹結構呢？
1、hash索引僅滿足「=」、「in」和「<=>」查詢，不能使用範圍查詢
因為hash索引比較的是經常hash運算之後的hash值，因此只能進行等值的過濾，不能基於範圍的查詢，因為經過hash演算法處理後的hash值的大小關係，並不能保證與處理前的hash大小關係對應。
2、hash索引無法被用來進行資料的排序操作
由於hash索引中存放的都是經過hash計算之後的值，而hash值的大小關係不一定與hash計算之前的值一樣，所以資料庫無法利用hash索引中的值進行排序操作。
3、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，所以通過組合索引的前面乙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乙個 hash 值相關聯。這樣要定位某一條記錄時就會非常麻煩，會浪費多次表資料的訪問，而造成整體效能低下。
（因此：鍵值重複率低的適合用b樹索引）
b-tree完全基於key的比較，和二叉樹相同的道理，相當於建個排序後的資料集，使用二分法查詢演算法，實際上也非常快，而且受資料量增長影響非常小。
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