哈希索引为什么不适用于范围查询和排序操作？B-Tree索引在处理范围查询和排序时有何优势？

哈希索引不适用于范围查询和排序操作的主要原因有以下几点：

1. 无序性：哈希索引基于哈希表实现，而哈希表是一种无序的数据结构。哈希表的目的是通过哈希函数将键快速映射到对应的值上，而不是保持键的顺序。因此，哈希索引不支持对键的排序和范围查询。
2. 哈希函数的特性：哈希函数的设计目标是使得不同的键尽可能映射到不同的哈希值上，以减少哈希冲突。然而，哈希函数的这种特性也导致了它无法保持键的顺序。即使两个键在原始数据中有一定的顺序关系，经过哈希函数处理后的哈希值之间可能没有这种关系，这就使得范围查询变得困难。
3. 哈希冲突：哈希冲突是指不同的键被哈希函数映射到同一个哈希值上。虽然哈希表通过链地址法、开放地址法等策略可以处理哈希冲突，但这些策略都会破坏键的顺序。因此，即使使用哈希索引进行范围查询，也无法保证返回结果的顺序性。
4. 查询效率：哈希索引虽然可以快速完成等值查询，但对于范围查询和排序操作，哈希索引的效率可能不如B-Tree索引。B-Tree索引是一种自平衡的树结构，可以保持数据的有序性，使得范围查询和排序操作更加高效。

综上所述，哈希索引不适用于范围查询和排序操作的主要原因是其无序性和哈希函数的特性。这些特点使得哈希索引在处理需要保持键的顺序或进行范围查询的场景时表现不佳。

B-Tree索引在处理范围查询和排序时具有显著的优势，主要体现在以下几个方面：

1. 有序性：B-Tree索引是一种自平衡的树结构，它能够将数据按照键值的大小进行有序排列。这种有序性使得B-Tree索引能够非常高效地处理范围查询，因为一旦找到范围的起始值，就可以通过顺序遍历的方式快速找到范围内的所有键值。
2. 平衡性：B-Tree索引的平衡性保证了树的深度始终保持在较低的水平，从而减少了磁盘I/O操作次数。在进行范围查询或排序时，这种平衡性可以确保查询操作在最坏情况下的时间复杂度仍然是对数级别的，从而提高了查询效率。
3. 节点分裂与合并：B-Tree索引在插入和删除数据时，可以通过节点分裂和合并操作来保持树的平衡。这种特性使得B-Tree索引在数据更新时能够保持较好的性能，从而适用于需要频繁进行范围查询和排序的应用场景。
4. 磁盘友好：B-Tree索引的设计充分考虑了磁盘I/O操作的特性，通过减少磁盘访问次数来提高查询效率。在进行范围查询或排序时，B-Tree索引可以通过一次性读取多个键值对来减少磁盘访问次数，从而提高查询性能。

综上所述，B-Tree索引在处理范围查询和排序时具有有序性、平衡性、节点分裂与合并以及磁盘友好性等优势，这些优势使得B-Tree索引成为关系型数据库中最为常见和基础的索引类型之一。