关系型数据库中，索引大多采用B/B+树来作为存储结构，而全文搜索引擎的索引则主要采用hash的存储结构，这两种数据结构有什么区别？

hash结构的特点：检索效率非常高，索引的检索可以一次到位，O(1)。B树需要从根节点到枝节点，最后才能到叶节点进行多次I/O操作，所以hash的效率远远高于B树的效率。

那么为什么数据库索引还是用B树结构呢？

1、hash索引仅满足“=”、“IN”和“<=>”查询，不能使用范围查询

因为hash索引比较的是经常hash运算之后的hash值，因此只能进行等值的过滤，不能基于范围的查找，因为经过hash算法处理后的hash值的大小关系，并不能保证与处理前的hash大小关系对应。

2、hash索引无法被用来进行数据的排序操作

由于hash索引中存放的都是经过hash计算之后的值，而hash值的大小关系不一定与hash计算之前的值一样，所以数据库无法利用hash索引中的值进行排序操作。

3、对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。

4、Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。

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，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能低下。

（因此：键值重复率低的适合用B树索引）

hash相当于把key通过hash函数计算，得到key的hash值,再用这个hash值做指针，查找hash表中是否存在key，如果存在就返回 key所对应的value，选定一个好的hash函数很重要，好的hash函数可以使计算出的hash值分布均匀，降低冲突，只有冲突减小了，才会降低 hash表的查找时间。

b-tree完全基于key的比较，和二叉树相同的道理，相当于建个排序后的数据集，使用二分法查找算法，实际上也非常快，而且受数据量增长影响非常小。