MySQL数据库选择B+树而非Hash的原因
B+树的磁盘存储优化
Hash表虽然查询速度非常快，但是对于磁盘的使用却不尽如人意。首先需要向磁盘中写入一个大文件，而且这个文件必须完整地放在一个连续的块中。当需要新增一条数据时，需要重新分配内存空间，重新计算Hash值，在一个新位置中写入新的数据。这种操作会非常耗时，而且Hash表所需要的内存空间也远远高于B+树。
B+树则是通过节点的形式进行磁盘存储，每个节点通常使用一页的大小进行存储，可以充分利用磁盘的预读技术，一次IO操作可以读出一页的内容，将磁盘的读写操作限制在最小的范围内。而且由于B+树的非叶子节点中是不存储数据的，所以内存中只需缓存节点数据，而叶子节点中则可以存储大量数据，因此占用的内存空间也比较小。
B+树的排序优势
Hash表中数据是没有顺序的，需要进行全局遍历才能找到目标数据。这种操作的效率非常低。而B+树则是默认按照索引顺序排序的，可以非常方便地搜索大量的数据，并且B+树还支持范围查询，可以很快的查询满足条件的数据，这种查询也被称为区间查询。
另外，由于B+树是有序的，可以通过一些优化算法，比如二分查找算法来快速定位到目标数据的位置，对于一些需要频繁查询的数据非常方便。
B+树的适应性更强
Hash表可以非常快速地定位到目标数据，但是在进行一些需要频繁更新的数据时，会出现Hash冲突现象，需要进行扩容操作，然后重新计算Hash值，这个过程会非常耗时。而B+树则是可以根据需要动态增加节点，以适应数据更新的需求。
B+树中每个节点都有一个指向兄弟节点的指针，所以可以很方便地进行平衡操作，使得整个树保持平衡状态。在高并发访问的情况下，B+树也可以通过一些锁机制来保证数据的并发访问安全。
总结
综上所述，B+树比Hash表在磁盘存储、排序和适应性方面都有更大的优势。虽然Hash表在查询速度方面具有绝对的优势，但是对于一个数据存储系统而言，性能优势的平衡才是最重要的，因此MySQL数据库选择B+树作为索引结构，可以获得更好的性能和稳定性。
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