mysqlhash索引
今天研究下MySQL中索引，首先我应该知道的是，mysql中不同存储引擎的索引工作方式不一样，并且不是所有的存储引擎都支持所有类型的索引。即使多个存储引擎支持同一种类型的索引，那么他们的实现原理也是不同的。不同的引擎对于索引有不同的支持：Innodb和MyISAM默认的索引是Btree索引；而Mermory默认的索引是Hash索引。
mysql中主要有哈希索引（hash index)、B-Tree索引，全文索引、以及空间数据索引（R-Tree)；
今天主要讲下mysql中的哈希索引（hash index)
它是基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效，对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码（hash code)，哈希码是一个较小的值，大部分情况下不同的键值的行计算出来的哈希码是不同的，但是也会有例外，就是说不同列值计算出来的hash值一样的（即所谓的hash冲突），哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每一个数据行的指针，hash很适合做索引，为某一列或几列建立hash索引，就会利用这一列或几列的值通过一定的算法计算出一个hash值，对应一行或几行数据。
hash 索引的实现原理如下图：
针对上图的理解：
keys：代表创建索引的列值；
buckets： 就是计算出来的hash值和对应的数据的物理位置组成的hash表；
entries：就是代表具体的数据行；
创建hash索引后，会为每个键值通过特定的算法计算出一个哈希码（hash code)，需要注意的是不同的键值计算出来的hash值可能是相同的，例上图上的 John Smith 和Sandra Dee算出来的hash值都是152，然后找到hash值为152在hash表中的存储数据的物理位置，这个位置对应着两条数据也(就是John Smith 521-1234 和Sandra Dee 521-9655)，然后再次遍历这两条数据，找到需要的数据，这就解释了为啥hash冲突严重了，hash索引效率降低的原因。
hash索引检索数据的过程（摘杂网络）
当我们为某一列或某几列建立hash索引时（目前就只有MEMORY引擎显式地支持这种索引），会在硬盘上生成类似如下的文件：
| hash值 | 存储地址 |
| 1db54bc745a1 | 77#45b5 |
| 4bca452157d4 | 76#4556,77#45cc… |
…
hash值即为通过特定算法由指定列数据计算出来，存储地址即为所在数据行存储在硬盘上的地址（也有可能是其他存储地址，其实MEMORY会将hash表导入内存）。
这样，当我们进行WHERE age = 18 时，会将18通过相同的算法计算出一个hash值==>在hash表中找到对应的储存地址==>根据存储地址取得数据==>最后一步确定这行数据是否是需要查询的数据。
所以，每次查询时都要遍历hash表，直到找到对应的hash值，数据量大了之后，hash表也会变得庞大起来，性能下降，遍历耗时增加；
MySQLhash索引的适用情况：
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，但是哈希索引只适合某些特定的场景，而一旦适合哈希索引，则它带来的性能提升非常明显，除了memory引擎外，NDB引擎也支持唯一哈希索引；
innodb引擎有一个特殊的功能叫做自适应哈希索引，当innodb注意到某些索引值被使用的非常频繁时，它会在内存中基于btree索引之上再创建一个哈希索引，这样就让btree索引也具有哈希索引的一些优点，比如：快速的哈希查找，这是一个全自动的，内部的行为，用户无法控制或者配置，不过如果有必要，可以选择关闭这个功能（innodb_adaptive_hash_index=OFF，默认为ON）。
正是因为hash表在处理较小数据量时具有无可比拟的素的优势，所以hash索引很适合做缓存（内存数据库）。如mysql数据库的内存版本Memsql，使用量很广泛的缓存工具Mencached，NoSql数据库redis等，都使用了hash索引这种形式。当然，不想学习这些东西的话Mysql的MEMORY引擎也是可以满足这种需求的。
mysql hash索引的局限性：
（1）Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"的等值查询，不能使用范围查询。
由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。
（2）因为哈希索引并不是按照索引值顺序存储的，所以Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。 由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算；
（3）Hash 索引不能利用部分索引键查询，也就是针对组合索引，不支持最左匹配原则
对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用，也就是说，在数据列（A，B）上建立哈希索引，如果查询只有数据列(where A=）是无法使用该索引的。
（4）Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。
前面已经知道，Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中，由于相同的列值计算出来的 Hash 值可能一样的，所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数，也无法从 Hash 索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。
（5）Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。
对于选择性比较低的索引键（存在大量hash冲突，也就是大量重复值，可选择率高代表选出来的值/去重的值 比较大），如果创建 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息和同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能低下。
(6) 哈希索引只包含哈希值和行指针，而不存储字段值，所以不能使用索引中的值来避免读取行（即不能使用哈希索引来做覆盖索引扫描），不过，访问内存中的行的速度很快（因为memory引擎的数据都保存在内存里），所以大部分情况下这一点对性能的影响并不明显。
（7）如果哈希冲突很多的话，一些索引维护操作的代价也会很高。例如，如果在某个选择性很低（哈希冲突很多）的列上建立哈希索引，那么当从表中删除一行时，存储引擎需要遍历对应哈希值的链表中的每一行，找到并删除对应的引用，冲突越多，代价越大。
总结： 如果hash键值没有重复值，并且数据量较小时，通过hash索引检索数据还是比btree索引快的，但是当哈希值大量重复且数据量非常大时，其检索效率并没有Btree索引高的。哈希索引只适合某些特定的场景，而一旦适合哈希索引，则它带来的性能提升非常明显的，因为它不会像btree索引那样一级一级的去遍历检索得到数据。Hash索引结构的特殊性，让他的检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像BTree索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到叶节点这样多次的I/O访问，所以Hash索引的查询效率要远高于BTree索引。
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