Mysql Hash索引和B-Tree索引区别(Comparison of B-Tree and Hash Indexes)

　　上篇文章中说道，Mysql中的Btree索引和Hash索引的区别，没做展开描述，今天有空，上Mysql官方文档找到了相关答案，看完之后，针对两者的区别做如下总结：

　　引用维基百科上的描述，来解释一下这两种数据结构，这些知识在《数据结构与算法》这门课程中也有讲述：

　　在计算机科学中，B树（英语：B-tree）是一种自平衡的树，能够保持数据有序。这种数据结构能够让查找数据、顺序访问、插入数据及删除的动作，都在对数时间内完成。B树，概括来说是一个一般化的二叉查找树（binary search tree）一个节点可以拥有最少2个子节点。与自平衡二叉查找树不同，B树适用于读写相对大的数据块的存储系统，例如磁盘。B树减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度。B树这种数据结构可以用来描述外部存储。这种数据结构常被应用在数据库和文件系统的实现上。

　　什么是HASH数据结构：

　　散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。

一个通俗的例子是，为了查找电话簿中某人的号码，可以创建一个按照人名首字母顺序排列的表（即建立人名{\displaystyle x}

到首字母{\displaystyle F(x)}

的一个函数关系），在首字母为W的表中查找“王”姓的电话号码，显然比直接查找就要快得多。这里使用人名作为关键字，“取首字母”是这个例子中散列函数的函数法则{\displaystyle F()}

，存放首字母的表对应散列表。关键字和函数法则理论上可以任意确定。

　　总言之：

HASH这种数据结构，数据是无序的，是key-value型，被用于精确匹配非常高效。所以在mysql中使用这种索引类型，将不支持模糊匹配，比如like ‘aaa%’。

B-Tree这种数据结构数据是有序的，在Mysql中默认的索引类型是 B-Tree。B-Tree这种索引类型，决定了mysql能够基于这种类型做数据区间匹配，可以实现=, >, >=, <, <=, or BETWEEN 这些语法。且支持模糊搜索，但是不支持 类似 like '%xxx%'这种前后模糊匹配的语句，仅支持后半段模糊匹配。

其中，mysql并不是有索引就一定会使用，查询优化阶段会判断扫描行进行预估，可能表扫描更快，这个时候就不走索引，解决方法就是加上limit。

　　以下是mysql的官方文档说明，简单明了，还配有两个案例，原文链接：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index-btree-hash.html

8.3.8 Comparison of B-Tree and Hash Indexes