1.B+ 树算法

最常用的 MySQL 算法，也是 MySQL 默认算法，既能够用于比较操作符（=、>、<、between 等），也能够用于 like 操作符，只要其查询条件是一个 不以通配符开头（*或？这些能代替字符的占位符）的常量。
底层实现的是 多路平衡查找树，每次查询都要从根节点出发，查找到叶子节点方可获得所查询的键值，然后根据查询判断是否需要回表查询数据。

2.Hash 算法

Hash 算法索引只能用于对等比较（=、>=、<=），而且不像 B 树索引需要从根节点到枝节点，最后才能范文到页节点进行多次读写操作，它只需要一次定位数据，所以检索效率远高于 B 树索引。其底层是 Hash 表，进行查找时，调用一次 Hash 函数就能获取相应键值，然后进行回表查询获得实际数据。（说白了就是散列表，类似HashMap那种空间极大，有扩容因子，增加到原来的两倍，减少hash冲突，时间复杂度默认为O(1)）

3.两者对比

1、Hash 索引进行等值查询更快，但无法进行范围查询。因为 Hash 索引中经过
2、hash() 函数建立索引后，索引顺序与与原顺序无法保持一致，不能支持范围查询；
3、而 B+ 树的所有节点皆遵循（左节点小于父节点，父节点小于右节点），天然支持范围查询；
4、Hash 索引不支持使用索引进行排序；
5、Hash 索引不支持模糊查询以及多列索引的最左前缀匹配，原理也是因为 6、hash()函数的不可预测；
7、Hash 索引任何时候都必须进行回表查询，但 B+ 树在符合某些条件时可以只通过索引完成查询；
8、Hash 索引虽然等值查询较快，但是极其不稳定，性能不可预测，但某一键值存在大量重复时，会发生 Hash 碰撞，此时效率可能十分低下；而 B+ 树的查询效率比较稳定，对于所有的查询均是从根节点到叶子节点，且树的高度较低；

最后

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