Mysql索引的数据结构，各?优劣

概要

索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关，在MySQL中使用较多的索引有Hash索引，B+树索引等，

InnoDB存储引擎的默认索引实现为：B+树索引。对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候（根据订单号、运单号、id查询场景），可以选择哈希索引，查询性能最快；其余?部分场景，建议选择BTree索引。

「B+树索引」

多条件范围查询场景

B+树是?个平衡的多叉树，从根节点到每个叶?节点的?度差值不超过1，?且同层级的节点间有指针相互连接。在B+树上的常规检索，从根节点到叶?节点的搜索效率基本相当，不会出现?幅波动，?且基于索引的顺序扫描时，也可以利?双向指针快速左右移动，效率?常?。因此，B+树索引被?泛应?于数据库、?件系统等场景。

「哈希索引」

单维度指定条件查询

哈希索引就是采??定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶?节点逐级查找，只需?次哈希算法即可?刻定位到相应的位置，速度?常快，如果是等值查询（where orderid=‘xxx’），那么哈希索引明显有绝对优势，因为只需要经过?次算法即可找到相应的键值；前提是键值都是唯?的。如果键值不是唯?的，就需要先找到该键所在位置，然后再根据链表往后扫描，直到找到相应的数据；

如果是范围查询检索，这时候哈希索引就毫无用武之地了，因为原先是有序的键值，经过哈希算法后，有可能变成不连续的了，就没办法再利用索引完成范围查询检索；

总结

哈希索引也没办法利用索引完成排序mysql索引表，以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询（这种部分模糊查询，其实本质上也是范围查询）；哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则；

B+树索引的关键字检索效率?较平均，不像B树那样波动幅度?，在有?量重复键值情况下，哈希索引的效率也是极低的，因为存在哈希碰撞问题。

（编辑：武汉站长网）

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