mysql中B-Tree引索和Hash引索的區(qū)別：1、B-Tree引索支持最左前綴匹配原則，而Hash引索不支持；2、MyISAM和InnoDB都支持B-Tree引索，而Hash引索只有Memory和NDB引擎索引支持。
Hash索引
Hash 索引結(jié)構(gòu)的特殊性，其檢索效率非常高，索引的檢索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要從根節(jié)點到枝節(jié)點，最后才能訪問到頁節(jié)點這樣多次的IO訪問，所以 Hash 索引的查詢效率要遠高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑問了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，為什么大家不都用 Hash 索引而還要使用 B-Tree 索引呢？任何事物都是有兩面性的，Hash 索引也一樣，雖然 Hash 索引效率高，但是 Hash 索引本身由于其特殊性也帶來了很多限制和弊端，主要有以下這些。
（1）Hash 索引僅僅能滿足”=”,”IN”和””查詢，不能使用范圍查詢。
由于 Hash 索引比較的是進行 Hash 運算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的過濾，不能用于基于范圍的過濾，因為經(jīng)過相應的 Hash 算法處理之后的 Hash 值的大小關(guān)系，并不能保證和Hash運算前完全一樣。
（2）Hash 索引無法被用來避免數(shù)據(jù)的排序操作。
由于 Hash 索引中存放的是經(jīng)過 Hash 計算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小關(guān)系并不一定和 Hash 運算前的鍵值完全一樣，所以數(shù)據(jù)庫無法利用索引的數(shù)據(jù)來避免任何排序運算；
（3）Hash 索引不能利用部分索引鍵查詢。
對于組合索引，Hash 索引在計算 Hash 值的時候是組合索引鍵合并后再一起計算 Hash 值，而不是單獨計算 Hash 值，所以通過組合索引的前面一個或幾個索引鍵進行查詢的時候，Hash 索引也無法被利用。
（4）Hash 索引在任何時候都不能避免表掃描。
前面已經(jīng)知道，Hash 索引是將索引鍵通過 Hash 運算之后，將 Hash運算結(jié)果的 Hash 值和所對應的行指針信息存放于一個 Hash 表中，由于不同索引鍵存在相同 Hash 值，所以即使取滿足某個 Hash 鍵值的數(shù)據(jù)的記錄條數(shù)，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數(shù)據(jù)進行相應的比較，并得到相應的結(jié)果。
（5）Hash 索引遇到大量Hash值相等的情況后性能并不一定就會比B-Tree索引高。
對于選擇性比較低的索引鍵，如果創(chuàng)建 Hash 索引，那么將會存在大量記錄指針信息存于同一個 Hash 值相關(guān)聯(lián)。這樣要定位某一條記錄時就會非常麻煩，會浪費多次表數(shù)據(jù)的訪問，而造成整體性能低下。
B-Tree索引
B-Tree 索引是 MySQL 數(shù)據(jù)庫中使用最為頻繁的索引類型，除了 Archive 存儲引擎之外的其他所有的存儲引擎都支持 B-Tree 索引。不僅僅在 MySQL 中是如此，實際上在其他的很多數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中B-Tree 索引也同樣是作為最主要的索引類型，這主要是因為 B-Tree 索引的存儲結(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)檢
索中有非常優(yōu)異的表現(xiàn)。
一般來說， MySQL 中的 B-Tree 索引的物理文件大多都是以 Balance Tree 的結(jié)構(gòu)來存儲的，也就是所有實際需要的數(shù)據(jù)都存放于 Tree 的 Leaf Node ，而且到任何一個 Leaf Node 的最短路徑的長度都是完全相同的，所以我們大家都稱之為 B-Tree 索引當然，可能各種數(shù)據(jù)庫（或 MySQL 的各種存儲引擎）在存放自己的 B-Tree 索引的時候會對存儲結(jié)構(gòu)稍作改造。如 Innodb 存儲引擎的 B-Tree 索引實際使用的存儲結(jié)構(gòu)實際上是 B+Tree ，也就是在 B-Tree 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上做了很小的改造，在每一個
Leaf Node 上面出了存放索引鍵的相關(guān)信息之外，還存儲了指向與該 Leaf Node 相鄰的后一個 LeafNode 的指針信息，這主要是為了加快檢索多個相鄰 Leaf Node 的效率考慮。
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