1 hash索引
- 哈希索引（hash index）基于哈希表（哈希码，对应数据行的指针）实现，只有精确匹配索引所在列的查询才有效（where后的查询条件是索引所在列）。
- 对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码（hash code），哈希码是一个较小的值，并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。
- 对于hash相同的，采用链表的方式解决冲突。类似于hashmap。因为索引的结构是十分紧凑的，所以hash索引的查询很快。
- 在MySQL中，只有Memory引擎显示支持哈希索引，也是默认索引类型。
举例
优缺点
- 只包含哈希值和指针，而不存储字段值。
- 存储不是执照索引值顺序的，无法用于排序。
- 不支持部分索引列匹配，因为始终是使用索引列的全部内容来计算哈希值的。
- 只支持等值比较查询，包括=、IN()、<>（注意<>和<=>是不同的操作）。也不支持任何范围查询，例如WHERE price>100。
- 访问哈希索引的数据非常快，除非有很多哈希冲突。当出现哈希冲突的时候，存储引擎必须遍历链表中所有的行指针，逐行进行比较，直到找到所有符合条件的行。
2 自适应哈希
- 在Mysql中InnoDB引擎有一个特殊的功能叫做自适应哈希索引，它会在内存中基于B-Tree索引的基础上面创建一个哈希索引，这让B-Tree索引具备了一些哈希索引的优点。
- 在B-Tree基础上创建一个伪哈希索引。这和真正的哈希索引不是一回事，因为还是使用B-Tree进行查找，但是它使用哈希值而不是键本身进行索引查找。你需要做的就是在查询的WHERE子句中手动指定使用哈希函数。
3 与B树索引比较
Hash 索引结构检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到叶节点，需要多次IO访问。
Hash 索引仅仅能满足"=",“IN"和”<=>"查询（因为比较的是hash值），不能使用范围查询。
Hash 索引不能利用部分索引键查询。
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。
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。