从效率上来说Hash检索比B+树速度更快。采用hash进行检索基本上一次就可以找到数据，而B+树需要自顶向下依次查找，多次访问节点才能找到数据，中间需要多次I/O操作。尽管这样，但是仍旧使用树型结构有以下原因。
- hash索引（无序）仅能满足（=）、（<>）和IN这种等值查找。如果进行范围查找，hash索引，时间复杂度会退化到O(n)，然而树型结构因为有序性的特点，依然能保持O(log_2N)的时间复杂度。
- hash索引数据存储是无序的，在order by的情况下，使用hash索引还需要对数据进行重新排序。
- 对于联合索引的情况，hash值是将联合索引键合并后一起计算，无法对单独的一个索引键或者几个索引键进行查询。比如在c1和c2列设置联合索引键，假设一种情况下c1取值4，c2取值a，另一种情况下c1取值3，c2取值b，它们的合并后的hash值有可能相同，无法判断获取的值是预期结果（此处为假设从宏观上举例，与真实计算结果有偏差）。
- 对于等值查询而言，通常hash索引的效率更高，但当索引的重复值如果很多时，效率就会降低。这是因为遇到hash冲突时，需要遍历桶中的行指针来进行比较，找到查询关键字，非常耗时，所以hash索引通常不会用到重复值多的列上，比如列为性别、年龄的情况等。
InnoDB本身不支持hash索引，但是提供自适应hash索引。如果某个数据经常被访问，当满足一定条件时，就会将这个数据页的地址放到hash表中。下次查询的时候，就可以直接找到这个页面的所在位置。b+树也具备了hash索引的优点。
