1、B+Tree索引
1、B+Tree首先是有序结构，为了不至于树的高度太高，影响查找效率，在叶子节点上存储的不是单个数据，提高了查找效率；
为了更好的支持范围查询，B+树在叶子节点冗余了非叶子节点数据，为了支持翻页，叶子节点之间通过指针相连；
2、B+树算法： 通过继承了B树的特征，通过非叶子节点查询叶子节点获取对应的value，所有相邻的叶子节点包含非叶子节点，使用链表进行结合，有一定顺序排序，从而范围查询效率非常高。
缺点：因为有冗余节点数据，会比较占内存。
2、Hash索引
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1、Hash是k,v形式，通过一个散列函数，能够根据key快速找到value
2、哈希索引就是采用一定的hash算法，把键值换成新的哈希值，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，只需要一次hash算法即可立即定位到相应的位置，速度非常快。
缺点: 因为底层数据结构是散列的，无法进行比较大小，不能进行范围查找
3、B+树索引和hash索引的明显区别：
1、如果是等值查询，那么hash索引有明显的优势，因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值；当然了，这个键值是唯一的，如果不唯一，则需要先找到下标位置再链式查找。
2、从示意图可以知道，hash索引无法支持范围查询，因为原先是有序的键值，但是经过hash算法后，有可能变成不连续的，就没有办法利用索引完成范围查询检索数据。
3、同样，hash索引也没办法利用索引完成排序，以及like `xxx%`这样的模糊查询（范围查询）。
4、hash索引也不支持多列联合索引的最左前缀匹配规则。
5、B+树索引的关键字检索效率比较平均，不像B树那样波动幅度大，在有大量重复键的情况下，hash索引的效率也是极低的，因为存在hash碰撞问题。
本文参考：
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来源：oschina
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