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MySQL默认使用B+Tree索引，因其将数据全存于叶子节点、非叶节点仅存键和指针，树更矮、IO更少，且天然支持范围查询、最左前缀匹配和覆盖索引。

MySQL 默认用 B+Tree，不是纯 B-Tree，也不是 Hash。B+Tree 是 B-Tree 的改进版，专为磁盘 I/O 和范围查询优化；Hash 索引只适合等值查询，且不支持排序、范围、前缀匹配。

B+Tree 索引为什么是主流

它把所有数据都存放在叶子节点，非叶子节点只存索引键和子节点指针，这样单个节点能容纳更多键，树更矮、IO 更少。比如 1000 万数据，B+Tree 高度通常只有 3～4 层，查一次最多 4 次磁盘读取。

• 支持等值查询：通过二分查找快速定位目标键
• 天然支持范围查询：叶子节点用双向链表连接，扫一段连续地址即可
• 支持最左前缀匹配：联合索引 (a,b,c) 可用于 where a=1、where a=1 and b>2、where a=1 and b=2 and c in (1,2)
• 减少回表开销：覆盖索引时，查询字段全在索引中，无需再查主键聚簇索引

Hash 索引的适用场景和硬伤

Hash 索引底层是一张哈希表，key 是索引列计算出的哈希值，value 是对应行的地址。它的查找是 O(1)，但仅限于 = 或 这类完全匹配。

• 不支持范围查询：where age > 25 无法用 Hash 索引
• 不支持模糊匹配：like 'zhang%'、left(name,2)='zh' 都失效
• 哈希冲突会导致链表或开放寻址，性能不稳定
• InnoDB 不支持显式创建 Hash 索引（MEMORY 引擎才原生支持）
• 无法利用索引做排序：order by、group by 都要额外排序

B-Tree 和 B+Tree 的关键区别

B-Tree 每个节点既存键也存数据（或数据指针），而 B+Tree 把数据全部下推到叶子层，非叶节点纯做导航。这带来三个实际好处：

• 同样大小的页，B+Tree 能装更多键 → 树更矮 → 查询更快
• 叶子节点连成有序链表 → 范围扫描不用反复跳转，顺序 IO 效率高
• 非叶节点不存数据 → 更新时缓存更集中，写放大更小

什么时候该考虑 Hash？

极少数情况可手动模拟：比如用 CRC32 或 MD5 对长字符串建前缀索引 + 辅助字段，再加唯一约束防冲突。但日常开发中，InnoDB 表几乎不需要主动选 Hash —— 它的优化器甚至不会对 Hash 索引生成执行计划。

真正用 Hash 的典型场景是内存表（MEMORY 引擎）、Redis 缓存键设计、或数据库内部的自适应哈希索引（AHI），那是 InnoDB 在运行时自动为热点 B+Tree 页面建立的加速缓存，用户不可控也不需干预。