mysql数据库的方法mysql的索引⽅法btree和hash的区别
1. Hash索引：
Hash 索引结构的特殊性，其检索效率⾮常⾼，索引的检索可以⼀次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远⾼于 B-Tree 索引。
可能很多⼈⼜有疑问了，既然 Hash 索引的效率要⽐ B-Tree ⾼很多，为什么⼤家不都⽤ Hash 索引⽽还要使⽤ B-Tree 索引呢？任何事物都是有两⾯性的，Hash 索引也⼀样，虽然 Hash 索引效率⾼，但是 Hash 索引本⾝由于其特殊性也带来了很多限制和弊端，主要有以下这些。
（1）Hash 索引仅仅能满⾜”=”,”IN”和”<=>”查询，不能使⽤范围查询。
由于 Hash 索引⽐较的是进⾏ Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能⽤于等值的过滤，不能⽤于基于范围的过滤，因为经过相应的Hash 算法处理之后的 Hash 值的⼤⼩关系，并不能保证和Hash运算前完全⼀样。
（2）Hash 索引⽆法被⽤来避免数据的排序操作。
由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值，⽽且Hash值的⼤⼩关系并不⼀定和 Hash 运算前的键值完全⼀样，所以数据库⽆法利⽤索引的数据来避免任何排序运算；
（3）Hash 索引不能利⽤部分索引键查询。
对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再⼀起计算 Hash 值，⽽不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前⾯⼀个或⼏个索引键进⾏查询的时候，Hash 索引也⽆法被利⽤。
（4）Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。
前⾯已经知道，Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的⾏指针信息存放于⼀个 Hash 表中，由于不同索引键存在相同 Hash 值，所以即使取满⾜某个 Hash 键值的数据的记录条数，也⽆法从 Hash 索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进⾏相应的⽐较，并得到相应的结果。
（5）Hash 索引遇到⼤量Hash值相等的情况后性能并不⼀定就会⽐B-Tree索引⾼。
对于选择性⽐较低的索引键，如果创建 Hash 索引，那么将会存在⼤量记录指针信息存于同⼀个 Hash 值相关联。这样要定位某⼀条记录时就会⾮常⿇烦，会浪费多次表数据的访问，⽽造成整体性能低下
2. B-Tree索引
B-Tree 索引是 MySQL 数据库中使⽤最为频繁的索引类型，除了 Archive 存储引擎之外的其他所有的存储引擎都⽀持 B-Tree 索引。不仅仅在 MySQL 中是如此，实际上在其他的很多数据库管理系统中B-Tree 索引也同样是作为最主要的索引类型，这主要是因为 B-Tree 索引的存储结构在数据库的数据检 索中有⾮常优异的表现。
⼀般来说， MySQL 中的 B-Tree 索引的物理⽂件⼤多都是以 Balance Tree 的结构来存储的，也就是所有实际需要的数据都存放于 Tree 的 Leaf Node ，⽽且到任何⼀个 Leaf Node 的最短路径的长度都是完全相同的，所以我们⼤家都称之为 B-Tree 索引当然，可能各种数据库（或 MySQL 的各种存储引擎）在存放⾃⼰的 B-Tree 索引的时候会对存储结构稍作改造。如 Innodb 存储引擎的 B-Tree 索引实际使⽤的存储结构实际上是 B+Tree ，也就是在 B-Tree 数据结构的基础上做了很⼩的改造，在每⼀个
Leaf Node 上⾯出了存放索引键的相关信息之外，还存储了指向与该 Leaf Node 相邻的后⼀个 LeafNode 的指针信息，这主要是为了加快检索多个相邻 Leaf Node 的效率考虑。
在 Innodb 存储引擎中，存在两种不同形式的索引，⼀种是 Cluster 形式的主键索引（ Primary Key ），另外⼀种则是和其他存储引擎（如 MyISAM 存储引擎）存放形式基本相同的普通 B-Tree 索引，这种索引在 Innodb 存储引擎中被称为 Secondary Index 。下⾯我们通过图⽰来针对这两种索引的存放形式做
⼀个⽐较。
mysql的索引⽅法btree和hash的区别 - 第1张  | ⾃学编程笔记
图⽰中左边为 Clustered 形式存放的 Primary Key ，右侧则为普通的 B-Tree 索引。两种 Root Node 和 Branch Nodes ⽅⾯都还是完全⼀样的。⽽ Leaf Nodes 就出现差异了。在 Prim中， Leaf Nodes 存放的是表的实际数据，不仅仅包括主键字段的数据，还包括其他字段的数据据以主键值有序的排列。⽽ Secondary Index 则和其他普通的 B-Tree 索引没有太⼤的差异，Leaf Nodes 出了存放索引键 的相关信息外，还存放了 Innodb 的主键值。
所以，在 Innodb 中如果通过主键来访问数据效率是⾮常⾼的，⽽如果是通过 Secondary Index 来访问数据的话， Innodb ⾸先通过Secondary Index 的相关信息，通过相应的索引键检索到 Leaf Node之后，需要再通过 Leaf Node 中存放的主键值再通过主键索引来获取相应的数据⾏。MyISAM 存储引擎的主键索引和⾮主键索引差别很⼩，只不过是主键索引的索引键是⼀个唯⼀且⾮空 的键⽽已。⽽且MyISAM 存储引擎的索引和 Innodb 的 Secondary Index 的存储结构也基本相同，主要的区别只是 MyISAM 存储引擎在 Leaf Nodes 上⾯出了存放索引键信息之外，再存放能直接定位到 MyISAM 数据⽂件中相应的数据⾏的信息（如 Row Number ），但并不会存放主键的键值信息

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