當(dāng)一個key-value鍵值對傳遞給一個哈希函數(shù)的時候，經(jīng)過哈希函數(shù)的計算之后，根據(jù)結(jié)果會把key-value鍵值對放在合適的hash buckets（哈希存儲桶）里
舉個栗子
我們假設(shè)對10取模（ % 10 ）就是哈希函數(shù)。如果key-value鍵值對的key是1525 ，傳遞到哈希函數(shù)，那么1525 會存放在第五個bucket里
因為5 as 1525 % 10 = 5。
同樣，537 會存放在第七個bucket ，2982 會存放在第二個bucket ，依次類推
同樣，在hash index里面，哈希索引列會被傳遞給哈希函數(shù)做匹配（類似于java里面的HashMap的Map操作），匹配成功之后，
索引列會被存儲在匹配到的hash bucket里面的表里，這個表里會有實際的數(shù)據(jù)行指針，再根據(jù)實際的數(shù)據(jù)行指針查找對應(yīng)的數(shù)據(jù)行。
概括來說，要查找一行數(shù)據(jù)或者處理一個where子句，SQL Server引擎需要做下面幾件事
1、根據(jù)where條件里面的參數(shù)生成合適的哈希函數(shù)
2、索引列進行匹配，匹配到對應(yīng)hash bucket，找到對應(yīng)hash bucket意味著也找到了對應(yīng)的數(shù)據(jù)行指針（row pointer）
3、讀取數(shù)據(jù)
哈希索引比起B(yǎng)樹索引簡單，因為它不需要遍歷B樹，所以訪問速度會更快
哈希函數(shù)和相應(yīng)語法的例子
CREATE TABLE dbo.HK_tbl
(
[ID] INT IDENTITY(1, 1)
NOT NULL
PRIMARY KEY NONCLUSTERED HASH WITH ( BUCKET_COUNT = 100000 ) ,
[Data] char(32) COLLATE Latin1_General_100_BIN2
NULL ,
[dt] datetime NOT NULL,
)
WITH (
MEMORY_OPTIMIZED =
ON,
DURABILITY =
SCHEMA_AND_DATA);
在SQL Server 2014里面，內(nèi)存優(yōu)化表創(chuàng)建完之后就不能再加哈希索引了，但是在 SQL Server 2016 里支持表創(chuàng)建完之后添加哈希索引，不過
添加哈希索引是一個離線操作。
哈希索引的Bucket 數(shù)量
( BUCKET_COUNT = 100000 )定義了哈希索引能夠使用的BUCKET數(shù)量，這個Bucket 是固定的并且由用戶指定Bucket 數(shù)量，
而不是執(zhí)行查詢的時候由SQL Server決定生成的Bucket 數(shù)量。BUCKET數(shù)量總是2的次方的四舍五入( 1024, 2048, 4096 etc..)
SQL Server2014的哈希索引其實跟MySQL的自適應(yīng)哈希索引原理其實差不多，都是為了擺脫B樹的束縛，使查找效率更快
How does a relational database work這篇文章也有描述hash join的原理，大家可以看一下
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