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 ## 索引的底层数据结构
 
-### Hash & B+树
+### Hash表 & B+树
 
-Hash 索引指的就是 Hash 表，最大的优点就是能够在很短的时间内，根据 Hash 函数定位到数据所在的位置，也就是说 Hash 索引检索指定数据的时间复杂度可以接近 0（1）。
+哈希表是键值对的集合，通过键(key)即可快速取出对应的值(value)，因此哈希表可以快速检索数据（接近 O（1））。
 
-但是，MySQL 并没有使用 Hash 索引而是使用 B+树作为索引的数据结构。**为什么呢？**
+**为何能够通过 key 快速取出 value呢？** 原因在于 **哈希算法**（也叫散列算法）。通过哈希算法，我们可以快速找到 value 对应的 index，找到了 index 也就找到了对应的 value。
 
-**1.Hash 冲突问题** ：知道 HashMap 或 HashTable 的同学，相信都知道它们最大的缺点就是 Hash 冲突了。不过对于数据库来说这还不算最大的缺点。
+```java
+hash = hashfunc(key)
+index = hash % array_size
+```
+
+
+
+![](https://img-blog.csdnimg.cn/20210513092328171.png)
+
+但是！哈希算法有个 **Hash 冲突** 问题，也就是说多个不同的  key 最后得到的 index 相同。通常情况下，我们常用的解决办法是 **链地址法**。链地址法就是将哈希冲突数据存放在链表中。就比如 JDK1.8 之前 `HashMap` 就是通过链地址法来解决哈希冲突的。不过，JDK1.8 以后`HashMap`为了减少链表过长的时候搜索时间过长引入了红黑树。
+
+![](https://img-blog.csdnimg.cn/20210513092224836.png)
+
+为了减少 Hash 冲突的发生，一个好的哈希函数应该“均匀地”将数据分布在整个可能的哈希值集合中。
+
+既然哈希表这么快，**为什么MySQL 没有使用其作为索引的数据结构呢？**
+
+**1.Hash 冲突问题** ：我们上面也提到过Hash 冲突了，不过对于数据库来说这还不算最大的缺点。
 
 **2.Hash 索引不支持顺序和范围查询(Hash 索引不支持顺序和范围查询是它最大的缺点：** 假如我们要对表中的数据进行排序或者进行范围查询，那 Hash 索引可就不行了。
 
 试想一种情况:
 
 ```java
-SELECT * FROM tb1 WHERE id < 500;
+SELECT * FROM tb1 WHERE id < 500;Copy to clipboardErrorCopied
 ```
 
 在这种范围查询中，优势非常大，直接遍历比 500 小的叶子节点就够了。而 Hash 索引是根据 hash 算法来定位的，难不成还要把 1 - 499 的数据，每个都进行一次 hash 计算来定位吗?这就是 Hash 最大的缺点了。