3分钟让你记住B+树索引和哈希索引的“爱恨情愁”

弁言：

B+树索引：通过根节点到叶节点逐层探求，一步一缩小探求的范畴工具，直至找到方针

Hash索引：回收必然的哈希算法，，把键值改换成新的哈希值，检索时不必要像B+树那样依次从根节点到叶节点逐层探求，一次性可以锁定响应的位置，找到方针值。

一、“独具特色”的B+树

B+树即Btree，它的树形布局犹如一棵树木，可是倒立的树木。以是我们称之为B+树索引。它的探求方针值方法依次由根节点到叶节点。

即就是：B+树阁下支点都是沟通数量标，以是称之为均衡的多叉树，假如分为两个分叉则被称为均衡的二叉树，即以下边树木为例，以中间躯干为中点，阁下对称。由根到支点高度为1，任何节点的两个子树的高度为1，即由根到叶节点必要一层指向一层。各个节点之间用指针举办毗连。根与叶子之间相毗连的躯干被称之为指针。

以上两幅比拟可以看出，B+树索引就像一棵倒立的树木，树根我们称之为根节点在上方，叶子我们称之为叶节点在下方。根节点毗连的阁下叶节点是对称的，以是称之为均衡的多叉树。跟与叶子之间的箭头叫做指针，从左边节点说明，可在第一层探求数值应该在[15,20]之间，在第二层又举办细分，数值在[15,18]之间，以此类推找到方针值。可以看出B+树索引是通过范畴来探求方针值的。

B+树索引的应用场景和不合用场景：

• 合用于数据库，文件体系等场景，由于这些工具都是层层包括的，文件里包括其他文件，必要逐层缩小范畴来探求。
• 支持阁下查询，操作的是B+树叶节点的指针是双向的
• 不合用于等值查询

二、“情有独钟”的哈希索引

哈希索引：哈希索引行使的是哈希算法，这里的算法指的是行使必然的函数，即通过探求键值，来找到所探求的工具。

哈希算法即散列函数，它就是将明文翻译成一段牢靠长度的字符串暗码，且是单向的。因此回收哈希算法无论你之前明文有多长，颠末算法输出后都是牢靠长度的字符串暗码。代表算法有MD5,MD4…..

举个例子：好比说我们在百度上想要搜 佩奇的图片，当没有任何外在的标识环境下，在巨量的图片库里你想要找到佩奇的图片，你认为是不是很坚苦。在这种环境下，我们可以通过哈希索引，它会将图片库里的图片转化成一串0-1的编码。这样你就会发明，图片临近编码也会变得很临近。这样我们在百度里一输入“佩奇”这样的编码，就会出来很多张佩奇的图片。这就是所谓的哈希索引。

利益：服从高，可以一次就直接找到方针

哈希索引表示图：

上图声名：当我们在百度中输入“佩奇”作为键值，然后所谓的Hash索引就会在图片库中找到标识符也为“佩奇”的编码，然后就可以搜刮出佩奇的图片了。以是它不属于范畴搜刮。

哈希索引的应用场景和不得当场景：

• 支持等值查询：条件前提没有过多一再的键值，假如存在的话，会低落哈希索引的服从，产生哈希碰撞题目。
• 范畴查询则不吻合哈希索引
• 哈希索引不能被用来停止数据排序操纵
• 哈希索引不支持最左匹配法则，由于键值改换成哈希值是单向的

三、各显神通的B+与哈希

按照上面两种索引的表示图可以得出以下的差异结论：

• Hash索引的服从要高于B+树索引。B+ 树是一个均衡的多叉树，以是从根节点到叶子节点的搜刮服从是差不多的，根基不会呈现颠簸，也可以举办次序扫描，即操作B+树的双向指针可以阁下移动，双反偏向的查找，服从很高。 Hash 索引，按照键值作为“字符串”，可以一次性的检索到位。不必要像B+树索引一样，由根节点到叶节点一层一层的探求，以是，Hash 索引的检索服从要高于B+索引。
• 等值查找Hash占上风，必然范为内B+树索引占上风。因为Hash索引是通过键值来查找的，必要键值相称才气够找到所必要的值。不能用于基于某一个范畴内的查找，而B+树索引可以实现范畴内查找。因此在等键值查找出，Hash 索引上风明明; 在某一范畴内查找，B+树索引上风明明。
• B+树服从较均等化，Hash索引产生碰触环境下服从大减。B+树索引因为是(阁下)均衡的多叉树，以是在索引进程中服从事实均等化，不会呈现幅度的大起大落。 而Hash索引，在有大量一再的键值环境下，服从城市很低，由于那么多沟通的键值，城市索引，它也不能分清哪个键值背后的存储工具是它所要找的方针，索引就会产生哈希碰撞题目。
• B+树索引更得当数据库的恍惚查询。对付像数据库中 select * from [user] where name like’%三%’，查找名字带三的恍惚查询，Hash 是无法完成的， 恍惚查询本质上也属于范畴索引，故在此种环境下，应该行使B+ 树索引。

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（编辑：河北网）

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