从性能⽅⾯来说，由于关系型数据库⼤多采⽤ B+ 树类型的索引，

数据量超过一定大小，B+Tree 索引的高度就会增加，而每增加一层高度，整个索引扫描就会多一次 IO 。

在数据量超过阈值的情况下，索引深度的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；

哈希索引

哈希（Hash）一般翻译为“散列”，也有直接音译成“哈希”的，就是把任意长度的输入（又叫作预映射，pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。

哈希索引也称为散列索引或 HASH 索引。MySQL 目前仅有 MEMORY 存储引擎和 HEAP 存储引擎支持这类索引。其中，MEMORY 存储引擎可以支持 B-树索引和 HASH 索引，且将 HASH 当成默认索引。

HASH 索引不是基于树形的数据结构查找数据，而是根据索引列对应的哈希值的方法获取表的记录行。哈希索引的最大特点是访问速度快，但也存在下面的一些缺点：
 

MySQL 需要读取表中索引列的值来参与散列计算，散列计算是一个比较耗时的操作。也就是说，相对于 B-树索引来说，建立哈希索引会耗费更多的时间。

不能使用 HASH 索引排序。

HASH 索引只支持等值比较，如“=”“IN()”或“<=>”。

HASH 索引不支持键的部分匹配，因为在计算 HASH 值的时候是通过整个索引值来计算的