1.哈希索引 ：（hash index）基于哈希表实现，只有精确匹配到索引列的查询，才会起到效果。对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算出一个哈希码（hash code）,哈希码是一个较小的整数值，并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。
2.只有Memory存储引擎显式支持哈希索引，但是原理可以用在伪哈希索引上
表结构如下：
create table test_hash(
fname varchar(100) not null default '',
lname varchar(100) not null default '',
index using hash(fname)
) engine=memory
insert into test_hash values ('zhang','san')，('tao','shihan'),('li','si');
3.假设会有这样一个哈希函数f(),该返回下面的哈希码整数值
f('tao')=2323
f('zhang')=7437
f('li')=8784
4.一张哈希表，存储着对应关系，槽编号是循序的，值数据行不是
槽（Slot） 值（Value）
2323 指向第2行数据
7437 指向第1行数据
8784 指向第3行数据
5.select lname from test_hash where fname='tao'\G;
MySQL先计算'tao'的哈希值，f('tao')=2323,然后根据该值在哈希索引表中查找对应的行，找到它指向的是
第2行数据，直接查询第2行数据，判断fname是tao,确保正确
6.哈希冲突：不同的值得到了相同的哈希码，例如f('tao')=2323 f('wang')=2323,此时就是出现了哈希冲突
当出现哈希冲突时，相同的数据会存储在链表中，遍历链表找到符合的。
7.特点：
1）哈希索引只包含哈希码和指针，不存储数据字段值
2）哈希索引数据并不是按循序存储的，因此无法用于排序
3）因为要通过查询值计算确定的哈希码，所以哈希索引不支持部分匹配，不支持范围查找，只支持等值比较查询
4）当哈希冲突很多的时候，效率会降低
在InnoDB存储引擎上，可以基于上面的原理，实现伪哈希索引，配合默认的B-Tree索引