我们在mysql中常用两种索引算法BTree和Hash，两种算法检索方式不一样，对查询的作用也不一样。
一、BTree

BTree索引是最常用的mysql数据库索引算法，因为它不仅可以被用在=,>,>=,<,<=和between这些比较操作符上，而且还可以用于like操作符，只要它的查询条件是一个不以通配符开头的常量，例如：
select * from user where name like 'jack%';
select * from user where name like 'jac%k%';
如果一通配符开头，或者没有使用常量，则不会使用索引，例如：
select * from user where name like '%jack';
select * from user where name like simply_name;

二、Hash

Hash索引只能用于对等比较，例如=,<=>（相当于=）操作符。由于是一次定位数据，不像BTree索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次IO访问，所以检索效率远高于BTree索引。

但为什么我们使用BTree比使用Hash多呢？主要Hash本身由于其特殊性，也带来了很多限制和弊端：
1. Hash索引仅仅能满足“=”,“IN”,“<=>”查询，不能使用范围查询。
2. 联合索引中，Hash索引不能利用部分索引键查询。
对于联合索引中的多个列，Hash是要么全部使用，要么全部不使用，并不支持BTree支持的联合索引的最优前缀，也就是联合索引的前面一个或几个索引键进行查询时，Hash索引无法被利用。
3. Hash索引无法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。
4. Hash索引任何时候都不能避免表扫描
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，由于不同索引键存在相同Hash值，所以即使满足某个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会比BTree高
对于选择性比较低的索引键，如果创建Hash索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个Hash值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据访问，而造成整体性能底下。

补充：
鉴于评论区有人问hash对<,>,<=,>=等的是否支持，特意回头看了一下自己的博客，发现之前有写错的地方：hash支持<=与>=，实在是太不慎重，主要是对前人博客中<=>符号的理解错误，以为是作者偷懒，把<=,>=,的缩写写成了<=>，其实这个符号亲测于“=”一致（后来修正的时候还以为是!=，写了条sql测试了一下才又修正过来，其实在数学中这个符号叫“等价于”，代表”推理中左边可以推出右边，右边也可推出左边”的意思。P=>Q：若P则Q，P<=Q：若Q则P，P<=>Q：若P则Q且若Q则P）。接下来看一下我的测试，在库中建一张test表，建一个hash索引num1_hash：

CREATE TABLE `test` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `num1` int(11) DEFAULT NULL,
  `num2` int(11) DEFAULT NULL,
  `num3` decimal(14,2) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `num1_hash` (`num1`) USING HASH
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin;

初始化几条数据在里面：

使用<=>符号查询，结果如下：

接下来再看看hash索引对<，<=，>，>=符号是否支持：




可以看出在<=2与<3是能命中索引的，在<=3与<4是全表扫描，所以<,>等符号也不是完全不能命中索引，跟btree测试结果一样，但是对查询的优化有没有用还没有研究过，后续会继续研究一下进行补充。