索引是幫助mysql獲取資料的資料結構。最常見的索引是btree索引和hash索引。
不同的引擎對於索引有不同的支援：innodb和myisam預設的索引是btree索引；而mermory預設的索引是hash索引。
我們在mysql中常用兩種索引演算法btree和hash，兩種演算法檢索方式不一樣，對查詢的作用也不一樣。
一、btree
btree索引是最常用的mysql資料庫索引演算法，因為它不僅可以被用在=,>,>=,<,<=和between這些比較操作符上，而且還可以用於like操作符，只要它的查詢條件是乙個不以萬用字元開頭的常量，例如：
select * from user where name like 『jack%』;
select * from user where name like 『jac%k%』;
如果一萬用字元開頭，或者沒有使用常量，則不會使用索引，例如：
select * from user where name like 『%jack』;
select * from user where name like simply_name;
二、hash
hash索引只能用於對等比較，例如=,<=>（相當於=）操作符。由於是一次定位資料，不像btree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io訪問，所以檢索效率遠高於btree索引。
但為什麼我們使用btree比使用hash多呢？主要hash本身由於其特殊性，也帶來了很多限制和弊端：
hash索引僅僅能滿足「=」,「in」,「<=>」查詢，不能使用範圍查詢。
聯合索引中，hash索引不能利用部分索引鍵查詢。
對於聯合索引中的多個列，hash是要麼全部使用，要麼全部不使用，並不支援btree支援的聯合索引的最優字首，也就是聯合索引的前面乙個或幾個索引鍵進行查詢時，hash索引無法被利用。
hash索引無法避免資料的排序操作
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。
hash索引任何時候都不能避免表掃瞄
hash索引是將索引鍵通過hash運算之後，將hash運算結果的hash值和所對應的行指標資訊存放於乙個hash表中，由於不同索引鍵存在相同hash值，所以即使滿足某個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，還是要通過訪問表中的實際資料進行比較，並得到相應的結果。
hash索引遇到大量hash值相等的情況後效能並不一定會比btree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，會浪費多次表資料訪問，而造成整體效能底下。
1. hash索引查詢資料基本上能一次定位資料，當然有大量碰撞的話效能也會下降。而btree索引就得在節點上挨著查詢了，很明顯在資料精確查詢方面hash索引的效率是要高於btree的；
2. 那麼不精確查詢呢，也很明顯，因為hash演算法是基於等值計算的，所以對於「like」等範圍查詢hash索引無效，不支援；
3. 對於btree支援的聯合索引的最優字首，hash也是無法支援的，聯合索引中的字段要麼全用要麼全不用。提起最優字首居然都泛起迷糊了，看來有時候放空得太厲害；
4. hash不支援索引排序，索引值和計算出來的hash值大小並不一定一致。
索引是幫助mysql獲取資料的資料結構。最常見的索引是btree索引和hash索引。
不同的引擎對於索引有不同的支援：innodb和myisam預設的索引是btree索引；而mermory預設的索引是hash索引。
我們在mysql中常用兩種索引演算法btree和hash，兩種演算法檢索方式不一樣，對查詢的作用也不一樣。
一、btree
btree索引是最常用的mysql資料庫索引演算法，因為它不僅可以被用在=,>,>=,<,<=和between這些比較操作符上，而且還可以用於like操作符，只要它的查詢條件是乙個不以萬用字元開頭的常量，例如：
select * from user where name like 『jack%』;
select * from user where name like 『jac%k%』;
如果一萬用字元開頭，或者沒有使用常量，則不會使用索引，例如：
select * from user where name like 『%jack』;
select * from user where name like simply_name;
二、hash
hash索引只能用於對等比較，例如=,<=>（相當於=）操作符。由於是一次定位資料，不像btree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io訪問，所以檢索效率遠高於btree索引。
但為什麼我們使用btree比使用hash多呢？主要hash本身由於其特殊性，也帶來了很多限制和弊端：
hash索引僅僅能滿足「=」,「in」,「<=>」查詢，不能使用範圍查詢。
聯合索引中，hash索引不能利用部分索引鍵查詢。
對於聯合索引中的多個列，hash是要麼全部使用，要麼全部不使用，並不支援btree支援的聯合索引的最優字首，也就是聯合索引的前面乙個或幾個索引鍵進行查詢時，hash索引無法被利用。
hash索引無法避免資料的排序操作
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。
hash索引任何時候都不能避免表掃瞄
hash索引是將索引鍵通過hash運算之後，將hash運算結果的hash值和所對應的行指標資訊存放於乙個hash表中，由於不同索引鍵存在相同hash值，所以即使滿足某個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，還是要通過訪問表中的實際資料進行比較，並得到相應的結果。
hash索引遇到大量hash值相等的情況後效能並不一定會比btree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，會浪費多次表資料訪問，而造成整體效能底下。
1. hash索引查詢資料基本上能一次定位資料，當然有大量碰撞的話效能也會下降。而btree索引就得在節點上挨著查詢了，很明顯在資料精確查詢方面hash索引的效率是要高於btree的；
2. 那麼不精確查詢呢，也很明顯，因為hash演算法是基於等值計算的，所以對於「like」等範圍查詢hash索引無效，不支援；
3. 對於btree支援的聯合索引的最優字首，hash也是無法支援的，聯合索引中的字段要麼全用要麼全不用。提起最優字首居然都泛起迷糊了，看來有時候放空得太厲害；
4. hash不支援索引排序，索引值和計算出來的hash值大小並不一定一致。
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Hash索引和BTree索引
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Hash索引和BTree索引
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