MySQL使用B+树作为索引结构而不是哈希表或B树的主要原因有以下几点：
支持范围查询：B+树索引在数据结构上有序排列，可以有效支持范围查询，例如大于、小于、区间查询等操作。而哈希表无法支持范围查询，只能进行精确查找，而B树在范围查询操作时性能相对较低。
适应磁盘存储：哈希表适用于内存存储，其查找速度非常快，但当数据量过大无法完全放入内存时，哈希表就无法保证性能。而B+树索引采用了类似二叉树的结构，在磁盘上能够更好地适应随机访问，减少磁盘I/O次数，提高查询效率。
数据顺序访问：B+树索引的叶子节点形成了一个有序链表，可以通过遍历叶子节点实现数据的顺序访问。这对于某些场景下的数据处理非常重要，例如范围扫描、分页查询等操作。而哈希表无法提供有序访问的能力。
空间利用效率：B+树索引相比哈希表在存储空间利用方面更加高效。B+树的节点大小是固定的，而哈希表需要为每个键值对分配额外的存储空间，会造成较大的空间浪费。对于大规模数据存储来说，B+树索引占用的空间相对较小。
支持数据的有序性：B+树在插入和删除操作时能够保持数据的有序性，不需要进行频繁的重建索引操作。而哈希表无法保持数据的有序性，每次插入、删除操作都需要重新构建哈希表。
并发性能：B+树索引相比哈希表具有更好的并发性能。哈希表在并发环境下需要解决哈希碰撞的问题，通常需要采用链表等方式来解决冲突，并且需要额外的锁机制来保证并发更新操作的正确性。而B+树索引的行级锁定机制能够更好地支持并发查询和更新操作。
综上所述，MySQL选择使用B+树作为索引结构，主要是因为它能够支持范围查询、适应磁盘存储、具有顺序访问能力、空间利用效率高、支持数据的有序性以及良好的并发性能。这些特性使得B+树索引更适合用于处理大规模数据存储和高并发的数据库系统。
