1.哈希索引 ：（hash index）基于哈希表实现，只有精确匹配到索引列的查询，才会起到效果。

对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算出一个哈希码（hash code）,哈希码是一个

较小的整数值，并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。

2.只有Memory存储引擎显式支持哈希索引，但是原理可以用在伪哈希索引上

表结构如下：

create table test_hash(    fname varchar(100) not null default '',    lname varchar(100) not null default '',    index using hash(fname)) engine=memoryinsert into test_hash values ('zhang','san')，('tao','shihan'),('li','si');

　　

3.假设会有这样一个哈希函数f(),该返回下面的哈希码整数值

f('tao')=2323

f('zhang')=7437

f('li')=8784

4.一张哈希表，存储着对应关系，槽编号是循序的，值数据行不是

槽（Slot） 值（Value）

2323 指向第2行数据

7437 指向第1行数据

8784 指向第3行数据

5.select lname from test_hash where fname='tao'\G;

mysql先计算'tao'的哈希值，f('tao')=2323,然后根据该值在哈希索引表中查找对应的行，找到它指向的是

第2行数据，直接查询第2行数据，判断fname是tao,确保正确

6.哈希冲突：不同的值得到了相同的哈希码，例如f('tao')=2323 f('wang')=2323,此时就是出现了哈希冲突

当出现哈希冲突时，相同的数据会存储在链表中，遍历链表找到符合的。

7.特点：

1）哈希索引只包含哈希码和指针，不存储数据字段值

2）哈希索引数据并不是按循序存储的，因此无法用于排序

3）因为要通过查询值计算确定的哈希码，所以哈希索引不支持部分匹配，不支持范围查找，只支持等值比较查询

4）当哈希冲突很多的时候，效率会降低

在InnoDB存储引擎上，可以基于上面的原理，实现伪哈希索引，配合默认的B-Tree索引