B+Tree
B+Tree是在B-Tree基礎上的一種優化，使其更適合實現外存儲索引結構，InnoDB存儲引擎就是用B+Tree實現其索引結構。
從上一節中的B-Tree結構圖中可以看到每個節點中不僅包含數據的key值，還有data值。而每一個頁的存儲空間是有限的，如果data數據較大時將會導致每個節點（即一個頁）能存儲的key的數量很小，當存儲的數據量很大時同樣會導致B-Tree的深度較大，增大查詢時的磁盤I/O次數，進而影響查詢效率。在B+Tree中，所有數據記錄節點都是按照鍵值大小順序存放在同一層的葉子節點上，而非葉子節點上只存儲key值信息，這樣可以大大加大每個節點存儲的key值數量，降低B+Tree的高度。
B+Tree相對於B-Tree有幾點不同：
非葉子節點只存儲鍵值信息。
所有葉子節點之間都有一個鏈指針。
數據記錄都存放在葉子節點中。
將上一節中的B-Tree優化，由於B+Tree的非葉子節點只存儲鍵值信息，假設每個磁盤塊能存儲4個鍵值及指針信息，則變成B+Tree後其結構如下圖所示：
通常在B+Tree上有兩個頭指針，一個指向根節點，另一個指向關鍵字最小的葉子節點，而且所有葉子節點（即數據節點）之間是一種鏈式環結構。因此可以對B+Tree進行兩種查找運算：一種是對於主鍵的範圍查找和分頁查找，另一種是從根節點開始，進行隨機查找。
可能上面例子中只有22條數據記錄，看不出B+Tree的優點，下面做一個推算：
InnoDB存儲引擎中頁的大小爲16KB，一般表的主鍵類型爲INT（佔用4個字節）或BIGINT（佔用8個字節），指針類型也一般爲4或8個字節，也就是說一個頁（B+Tree中的一個節點）中大概存儲16KB/(8B+8B)=1K個鍵值（因爲是估值，爲方便計算，這裏的K取值爲〖10〗^3）。也就是說一個深度爲3的B+Tree索引可以維護10^3 * 10^3 * 10^3 = 10億 條記錄。
實際情況中每個節點可能不能填充滿，因此在數據庫中，B+Tree的高度一般都在2~4層。mysql的InnoDB存儲引擎在設計時是將根節點常駐內存的，也就是說查找某一鍵值的行記錄時最多只需要1~3次磁盤I/O操作。
數據庫中的B+Tree索引可以分爲聚集索引（clustered index）和輔助索引（secondary index）。上面的B+Tree示例圖在數據庫中的實現即爲聚集索引，聚集索引的B+Tree中的葉子節點存放的是整張表的行記錄數據。輔助索引與聚集索引的區別在於輔助索引的葉子節點並不包含行記錄的全部數據，而是存儲相應行數據的聚集索引鍵，即主鍵。當通過輔助索引來查詢數據時，InnoDB存儲引擎會遍歷輔助索引找到主鍵，然後再通過主鍵在聚集索引中找到完整的行記錄數據。
HASH
哈希表（Hash table，也叫散列表）， 是根據關鍵碼值(Key value)而直接進行訪問的數據結構。也就是說，它通過把關鍵碼值映射到表中一個位置來訪問記錄，以加快查找的速度。這個映射函數叫做散列函數，存放記錄的數組叫做散列表。
哈希表hash table(key，value) 的做法其實很簡單，就是把Key通過一個固定的算法函數既所謂的哈希函數轉換成一個整型數字，然後就將該數字對數組長度進行取餘，取餘結果就當作數組的下標，將value存儲在以該數字爲下標的數組空間裏。
而當使用哈希表進行查詢的時候，就是再次使用哈希函數將key轉換爲對應的數組下標，並定位到該空間獲取value，如此一來，就可以充分利用到數組的定位性能進行數據定位。
哈希表最大的優點，就是把數據的存儲和查找消耗的時間大大降低，幾乎可以看成是常數時間；而代價僅僅是消耗比較多的內存。然而在當前可利用內存越來越多的情況下，用空間換時間的做法是值得的。另外，編碼比較容易也是它的特點之一。 哈希表又叫做散列表，分爲“開散列” 和“閉散列”。
hash索引跟B樹索引的區別
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，最後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。
（1）Hash 索引僅僅能滿足”=”,”IN”和”<=>”查詢，不能使用範圍查詢。
由於 Hash 索引比較的是進行 Hash 運算之後的 Hash 值，所以它只能用於等值的過濾，不能用於基於範圍的過濾，因爲經過相應的 Hash 算法處理之後的 Hash 值的大小關係，並不能保證和Hash運算前完全一樣。
（2）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 計算之後的 Hash 值，而且Hash值的大小關係並不一定和 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；
（3）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併後再一起計算 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。
（4）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 運算之後，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。
（5）Hash 索引遇到大量Hash值相等的情況後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，那麼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。
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