1、B+Tree索引
1、B+Tree首先是有序結構，為了不至於樹的高度太高，影響查找效率，在葉子節點上存儲的不是單個數據，提高了查找效率； 為了更好的支持范圍查詢，B+樹在葉子節點冗余了非葉子節點數據，為了支持翻頁，葉子節點之間通過指針相連； 2、B+樹算法： 通過繼承了B樹的特征，通過非葉子節點查詢葉子節點獲取對應的value，所有相鄰的葉子節點包含非葉子節點，使用鏈表進行結合，有一定順序排序，從而范圍查詢效率非常高。 缺點：因為有冗余節點數據，會比較占內存。
2、Hash索引
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1、Hash是k,v形式，通過一個散列函數，能夠根據key快速找到value 2、哈希索引就是采用一定的hash算法，把鍵值換成新的哈希值，檢索時不需要類似B+樹那樣從根節點到葉子節點逐級查找，只需要一次hash算法即可立即定位到相應的位置，速度非常快。 缺點: 因為底層數據結構是散列的，無法進行比較大小，不能進行范圍查找
3、B+樹索引和hash索引的明顯區別：
1、如果是等值查詢，那么hash索引有明顯的優勢，因為只需要經過一次算法即可找到相應的鍵值；當然了，這個鍵值是唯一的，如果不唯一，則需要先找到下標位置再鏈式查找。 2、從示意圖可以知道，hash索引無法支持范圍查詢，因為原先是有序的鍵值，但是經過hash算法后，有可能變成不連續的，就沒有辦法利用索引完成范圍查詢檢索數據。 3、同樣，hash索引也沒辦法利用索引完成排序，以及like `xxx%`這樣的模糊查詢（范圍查詢）。 4、hash索引也不支持多列聯合索引的最左前綴匹配規則。 5、B+樹索引的關鍵字檢索效率比較平均，不像B樹那樣波動幅度大，在有大量重復鍵的情況下，hash索引的效率也是極低的，因為存在hash碰撞問題。