B+ 树索引和 Hash 索引有什么区别？

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Hash 索引适合等值查询，能通过哈希值快速定位桶；但它不维护 key 的有序性，所以不适合范围查询、排序、前缀匹配和最左前缀这类有序访问。B+ 树索引维护 key 的有序结构，等值查询略多走树高，但能支持范围扫描、排序和分页，是数据库通用索引的主力。

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B+ 树索引按 key 有序组织，查找时从根走到叶子，复杂度通常是 O(log_f n)，其中 f 很大，所以树高很低。Hash 索引把 key 计算成 hash 值，再定位桶，等值查询在理想情况下接近 O(1)。但 hash 后的值不保留原始大小关系，age BETWEEN 20 AND 30、ORDER BY age、LIKE 'abc%' 都无法靠 Hash 索引顺序扫描。

因此选型不是谁绝对更快，而是看查询模式。只有大量精确等值查询且不需要排序范围时，Hash 索引才有明显优势；业务数据库默认更常用 B+ 树，因为它覆盖等值、范围、排序和组合索引等更多场景。

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一、两种索引的核心差异

B+ 树索引保存的是有序 key 空间，Hash 索引保存的是 key 到 hash bucket 的映射。一个保留顺序，一个打散顺序。这个差异决定了它们的适用范围。

B+ tree:
  10 -> 20 -> 30 -> 40 -> 50   有序

Hash index:
  hash(10)=7
  hash(20)=2
  hash(30)=9
  hash 后桶位置不再代表大小关系

所以 Hash 索引在等值查询上很直接，但一旦问题涉及“大于、小于、排序、连续扫描”，它就缺少结构信息。

二、等值查询谁更快

理想情况下，Hash 索引等值查询可以接近 O(1)：计算 hash，定位桶，检查桶内候选 key。B+ 树等值查询要走树高，例如根页、内部页、叶子页，复杂度是 O(log_f n)。但数据库里的 f 很大，树高通常只有 3 到 4 层，所以 B+ 树等值查询也很快。

查询	B+ 树索引	Hash 索引
`id = 100`	支持，走根到叶	很适合
`age BETWEEN 20 AND 30`	支持，定位起点后扫叶子链	不适合
`ORDER BY age`	可利用有序性	不适合
`name LIKE 'abc%'`	可能支持前缀范围	通常不适合

这张表是面试回答的主干：Hash 的优势很窄，B+ 树的覆盖面更广。

三、为什么 Hash 不适合范围查询

范围查询依赖 key 的大小关系。Hash 函数的目标恰恰是把输入均匀打散，让相近 key 分布到不同桶。比如 20、21、22 的 hash 值可能分别落到 8、1、15 号桶，无法顺着桶连续扫描得到 [20,30]。

key:   20 21 22 23
hash:   8  1 15  3

key 连续，不代表 bucket 连续

因此 Hash 索引查范围时往往只能退化成扫描更多数据。B+ 树则不同，叶子层按 key 排序，找到 20 后沿链表扫到 30 即可。

四、组合索引和最左前缀的差异

B+ 树组合索引按字典序组织，例如 (a,b) 的顺序先按 a 排，再在相同 a 内按 b 排。因此它能支持 a = 1、a = 1 AND b > 10 这类最左前缀访问。Hash 组合索引通常是对组合 key 整体做 hash，缺少前缀有序性。

B+ tree index (a,b):
  (1,1), (1,5), (1,9), (2,1), (2,3)

可支持:
  a = 1
  a = 1 AND b BETWEEN 3 AND 9

这也是为什么数据库面试里经常把 B+ 树索引、联合索引、最左前缀放在一起问。它们本质都依赖有序结构。

五、Hash 冲突和稳定性问题

Hash 索引还要处理冲突。不同 key 可能映射到同一个 bucket，桶内需要链表、数组或其他结构存放候选项。冲突少时很快，冲突多时性能会下降；如果 hash 函数或数据分布不好，还可能出现热点桶。

bucket 5:
  key=12 -> rowA
  key=99 -> rowB
  key=203 -> rowC

查询 key=99:
  先定位 bucket 5，再比较桶内原始 key

B+ 树也有页分裂等维护成本，但它的有序性让范围、排序、分页更稳定。真实数据库选索引结构时，不只看平均复杂度，还看查询能力和最坏情况下的行为。

六、常见误区与追问

记忆钩子：Hash 快在等值，B+ 树强在有序。

误区：Hash 索引 O(1)，所以一定比 B+ 树好。 Hash 主要适合等值查询，范围和排序能力弱，通用性不如 B+ 树。
误区：Hash 索引能支持 >、< 范围条件。 Hash 打散顺序，无法按 key 连续扫描。
误区：B+ 树只能做范围查询，等值查询不快。 B+ 树树高很低，等值查询也很稳定。
追问：为什么联合索引最左前缀依赖 B+ 树？ 因为组合 key 按字典序排列，只有从最左字段开始才形成连续区间。
追问：Hash 冲突怎么处理？ 桶内保存多个候选项，查询时还要比较原始 key，冲突多会降低性能。
追问：什么时候考虑 Hash 索引？ 大量精确等值查询、不需要范围排序，并且存储引擎支持时可以考虑。

七、加强记忆

B+ 树和 Hash 索引的根本区别是“是否保留顺序”。Hash 把 key 打散，等值查询路径短，但范围、排序、前缀和联合索引能力弱；B+ 树按 key 有序，点查要走几层树，但能覆盖等值、范围、排序和分页。面试回答不要只喊 O(1) 或 O(log n)，要落到具体 SQL 访问模式：等值看 Hash，通用索引和范围排序优先看 B+ 树。

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