在理想的情況下，key非常分散，不存在hash碰撞的話，採用hash索引可以唯一得確定乙個key的位置，並且這個位置上就只有乙個key，所以查詢時間複雜度是o（1），非常快，這是hash索引的最主要優勢。但是呢，hash索引不是沒有缺點，不存在hash碰撞這是理想情況，通常情況下，同乙個hash值都不只有乙個key，也就是說你根據乙個key找到了他的hash值位置之後，但是這個位置還有別的key，所以你還得從這個位置找到真正的key，至於怎麼找，這個和具體的hash碰撞處理方式有關，最常用的擴充套件鍊錶法，就是在hash位置上放置鍊錶，此時，就存在乙個鍊錶查詢的過程，如果hash碰撞比較嚴重，查詢的時間複雜度就遠不止o(1)，那麼hash索引的優勢就失去了。其次，hash索引是不排序的，因此它只適用於等值查詢，如果你要查詢一定的範圍內的資料，那麼hash索引是無能為力的，只能把資料挨個查，而不能僅僅是查詢到頭尾資料之後，從頭讀到位。並且，hash索引也無法根據索引完成排序，這也是它的不足之一。
b+樹是一顆嚴格平衡搜尋的樹，從根節點到達每乙個葉子節點的路徑長度都是一樣的，並且每個節點可以有多個孩子節點（高扇出），所以可以進可能的把樹的高度降到很低。這麼做的好處是可以降低讀取節點的次數，這就是的b+樹非常適合做外部檔案索引了。在外部檔案索引中，必須要讀取到乙個節點之後，才能知道它所有的孩子幾點的位置，而讀取乙個節點對應一次io，所以讀取葉子節點的io數就等於樹的高度了，因此樹的高度越低，所需要的io次數就越少。b+樹是一顆搜尋樹，所有的資料都放在葉子節點上，並且這些資料是按順序排列的。所以在範圍查詢中，只需要找到範圍的上下界節點，就可以得到整個範圍內的資料，而且還有乙個好處，由於這些資料都是排好序的，所以無需對資料進行再次排序。
1.hash索引在不存在hash碰撞的情況下，之需一次讀取，查詢複雜度為o（1），比b+樹快。
2.但是hash索引是無序的，所以只適用於等值查詢，而不能用於範圍查詢，自然也不具備排序性。根據hash索引查詢出來的資料，還有再次進行排序
3.b+樹索引的複雜度等於樹的高度，一般為3-5次io。但是b+樹葉子節點上的資料是排過序的，因此可以作用於範圍查詢，而且查詢的資料是排過序的，無需再次排序。對於像「select *** from table1 where *** like 'aaa%'」這樣涉及到模糊匹配的查詢，本質上也是範圍查詢。
4.還有一點，資料庫中的多列索引中，只能用b+樹索引。資料在b+樹的哪個結點上，只取決於最左邊的列上的key，在結點中在一次按照第二列、第三列排序。所以b+樹索引有最左原則的特性。
B 樹索引和雜湊索引的區別
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