索引的數據結構和具體存儲引擎的實現有關，mysql中使用較多的索引有hash索引，B+樹索引，innodb的索引實現為B+樹，memory存儲引擎為hash索引。
B+樹是一個平衡的多叉樹，從根節點到每個葉子節點的高度差值不超過1，而且同層級的二節點間有指針相關連接，在B+樹上的常規檢索，從根節點到葉子節點的搜索效率基本相當，不會出現大幅波動，而且基於索引的順序掃描時，也可以利用雙向指針快速左右移動，效率非常高。因為，B+樹索引被廣泛應用於數據庫、文件系統等場景。
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。
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，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，知道找到對應的數據
如果是范圍查詢檢索，這時候哈徐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
哈希所有也沒辦法利用索引完成排序，以及like這樣的部分模糊查詢
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，因此存在哈希碰撞問題。