MySQL原理--Hash索引和B+树索引的区别
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简介
本文介绍MySQLHash索引和B+树索引的区别。
原理对比
Hash索引
Hash索引的结构和HashMap相类似，键值 key 通过 Hash 映射找到桶 bucket。
InnoDB中key的位置采用除法散列函数(取余法)，冲突机制采用链接法。
B+ 树索引
B+ 树是一种自平衡的树数据结构，它保持数据有序。每一次查询都是从根节点开始，沿着树结构逐级向下查找，直到找到叶子节点。所有叶子节点都位于同一层，且按关键字顺序排列，这有助于支持范围查询。
Hash索引优缺点
优点
- 检索速度快：哈希索引在理想情况下能够以 O(1) 的时间复杂度进行数据检索，因为哈希函数的计算和数组下标的访问都非常高效。
- 实现简单：哈希表的数据结构比较简单，实现和维护都相对容易。
- 插入和删除高效：插入和删除操作也能在 O(1) 的时间复杂度内完成（假设冲突不严重）。
缺点
- 不支持范围查询：哈希函数是无序的，哈希索引不能有效支持范围查询。例如，查找键值在某一范围内的所有记录将会非常低效。
- 不支持模糊查询
- 冲突处理复杂：当哈希冲突频繁发生时，必须采用冲突解决策略，如链地址法、开放地址法等，这会增加额外的时间和空间开销。
- 动态扩展复杂：当哈希表的负载因子（Load Factor）过高时，需要重新哈希（Rehash），这是一项开销较大的操作。
B+树索引优缺点
优点
- 支持范围查询：由于叶子节点按顺序排列并通过链表连接，B+树可以高效地进行范围查询。
- 支持模糊查询：比如LIKE
- 平衡性：B+树保持平衡，每个节点的子节点数在一个固定范围内，这保证了树的高度较低，从而检索、插入和删除操作的时间复杂度都为 O(log n)。
- 磁盘友好：B+树节点较大，可以充分利用磁盘块，提高磁盘I/O效率。叶子节点的链表结构也有助于顺序访问，提高磁盘访问效率。
缺点
- 插入和删除复杂：相较于哈希索引，B+树在插入和删除时需要维护树的平衡性，涉及节点的分裂和合并，操作较为复杂。
- 空间开销大：B+树的节点需要存储多个键值和子节点指针，空间开销相对较大。
如何选型？
B+树索引
大多数场景下，都会有组合查询，范围查询、排序、分组、模糊查询等查询特征，Hash 索引无法满足要求，建议使用B+树索引。
Hash索引
在离散型高，数据基数大，且等值查询时候，Hash索引有优势。
注意
在MySQL中，只有HEAP/MEMORY/NDB引擎表才能显式支持哈希索引。
InnoDB引擎支持自适应哈希索引（adaptive hash index），不能在创建索引时指定，它的原理是：当某个索引值使用非常频繁的时候，它会在B+ 树索引的基础上再创建一个Hash索引，就是让B+树也具备了Hash索引的优点。