Reference: https://blog.csdn.net/Alen_xiaoxin/article/details/104753391
Hash 索引的限制和弊端
Hash 索引結構的特殊性，其檢索效率非常高，索引的檢索可以一次定位，不像B+Tree 索引需要從根節點到枝節點，最后才能訪問到頁節點這樣多次的IO訪問，所以 Hash 索引的查詢效率要遠高於 B+Tree 索引。
可能很多人又有疑問了，既然 Hash 索引的效率要比 B+Tree 高很多，為什么大家不都用 Hash 索引而還要使用 B+Tree 索引呢？任何事物都是有兩面性的，Hash 索引也一樣，雖然 Hash 索引效率高，但是 Hash 索引本身由於其特殊性也帶來了很多限制和弊端，主要有以下這些。
- Hash 索引僅僅能滿足”=”,”IN”和”<=>”查詢，不能使用范圍查詢。由於 Hash 索引比較的是進行 Hash 運算之后的 Hash 值，所以它只能用於等值的過濾，不能用於基於范圍的過濾，因為經過相應的 Hash 算法處理之后的 Hash 值的大小關系，並不能保證和Hash運算前完全一樣。
- Hash 索引無法被用來避免數據的排序操作。由於 Hash 索引中存放的是經過 Hash 計算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小關系並不一定和 Hash 運算前的鍵值完全一樣，所以數據庫無法利用索引的數據來避免任何排序運算；
- Hash 索引不能利用部分索引鍵查詢。對於組合索引，Hash 索引在計算 Hash 值的時候是組合索引鍵合並后再一起計算 Hash 值，而不是單獨計算 Hash 值，所以通過組合索引的前面一個或幾個索引鍵進行查詢的時候，Hash 索引也無法被利用。
- Hash 索引在任何時候都不能避免表掃描。前面已經知道，Hash 索引是將索引鍵通過 Hash 運算之后，將 Hash運算結果的 Hash 值和所對應的行指針信息存放於一個 Hash 表中，由於不同索引鍵存在相同 Hash 值，所以即使取滿足某個 Hash 鍵值的數據的記錄條數，也無法從 Hash 索引中直接完成查詢，還是要通過訪問表中的實際數據進行相應的比較，並得到相應的結果。
- Hash 索引遇到大量Hash值相等的情況后性能並不一定就會比B+Tree索引高。對於選擇性比較低的索引鍵，如果創建 Hash 索引，那么將會存在大量記錄指針信息存於同一個 Hash 值相關聯。這樣要定位某一條記錄時就會非常麻煩，會浪費多次表數據的訪問，而造成整體性能低下
簡單地說，哈希索引就是采用一定的哈希算法，把鍵值換算成新的哈希值，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，只需一次哈希算法即可立刻定位到相應的位置，速度非常快。
B+樹索引和哈希索引的區別
- 如果是等值查詢，那么哈希索引明顯有絕對優勢，因為只需要經過一次算法即可找到相應的鍵值；當然了，這個前提是，鍵值都是唯一的。如果鍵值不是唯一的，就需要先找到該鍵所在位置，然后再根據鏈表往后掃描，直到找到相應的數據;
- 如果是范圍查詢檢索，這時候哈希索引就毫無用武之地了，因為原先是有序的鍵值，經過哈希算法后，有可能變成不連續的了，就沒辦法再利用索引完成范圍查詢檢索；
- 同理，哈希索引也沒辦法利用索引完成排序，以及like ‘xxx%’ 這樣的部分模糊查詢（這種部分模糊查詢，其實本質上也是范圍查詢）；
- 哈希索引也不支持多列聯合索引的最左匹配規則；
- 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，在有大量重復鍵值情況下，哈希索引的效率也是極低的，因為存在所謂的哈希碰撞問題。