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　　B+树是一个平衡的多叉树，从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1，而且同层级的节点间有指针相互链接。

　　在B+树上的常规检索，从根节点到叶子节点的搜索效率基本相当，不会出现大幅波动，而且基于索引的顺序扫描时，也可以利用双向指针快速左右移动，效率非常高。因此，B+树索引被广泛应用于数据库、文件系统等场景。

　　简单地说，哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置，速度非常快。

　　，因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值；当然了，这个前提是，键值都是唯一的。如果键值不是唯一的，就需要先找到该键所在位置，然后再根据链表往后扫描，直到找到相应的数据；

　　，因为原先是有序的键值，经过哈希算法后，有可能变成不连续的了，就没办法再利用索引完成范围查询检索；

　　，以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询（这种部分模糊查询，其实本质上也是范围查询）；

　　在有大量重复键值情况下，哈希索引的效率也是极低的，因为存在所谓的哈希碰撞问题

　　通常，B+树索引结构适用于绝大多数场景，像下面这种场景用哈希索引才更有优势：

　　在HEAP表中，如果存储的数据重复度很低（也就是说基数很大），对该列数据以等值查询为主，没有范围查询、没有排序的时候，特别适合采用哈希索引

　　在大多数场景下，都会有范围查询、排序、分组等查询特征，用B+树索引就可以了。

　　Hash表是把字段映射成对应的哈希码然后再存放到相应的位置，这样的话，如果我们要进行模糊查询的话，显然哈希表这种结构是不支持的，只能遍历这个表，而B+树可以听过最左前缀原则快速找到对应的数据，如果我们要进行范围查找，例如查找ID为100-400的人，哈希表同样不支持，只能遍历全表！