Memory 内存表是在内存中，索引和数据是完全分开放置，默认是 hash 索引+数据数组的组织形式。
内存表插入数据时不需要按顺序存放，用空位就可以放置。
可以对内存表的列增加 B 树索引，这样在执行语句的时候，可以使用 B 树索引进行范围查找了。
内存表 的数据组织结构
假设有以下的两张表 t1 和 t2，其中表 t1 使用 Memory 引擎，表 t2 使用 InnoDB 引擎。
create table t1(id int primary key, c int) engine=Memory;
create table t2(id int primary key, c int) engine=innodb;
insert into t1 values(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6),(7,7),(8,8),(9,9),(0,0);
insert into t2 values(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6),(7,7),(8,8),(9,9),(0,0);然后，我分别执行 select _ from t1 和 select _ from t2。
图 1 两个查询结果 -0 的位置
可以看到，内存表 t1 的返回结果里面 0 在最后一行，而 InnoDB 表 t2 的返回结果里 0 在第一行。
出现这个区别的原因，要从这两个引擎的主键索引的组织方式说起。
与 InnoDB 引擎不同，Memory 引擎的数据和索引是分开的。我们来看一下表 t1 中的数据内容。
图 3 表 t1 的数据组织
可以看到，内存表的数据部分以数组的方式单独存放，而主键 id 索引里，存的是每个数据的位置。主键 id 是 hash 索引，可以看到索引上的 key 并不是有序的。
在内存表 t1 中，当我执行 select * 的时候，走的是全表扫描，也就是顺序扫描这个数组。因此，0 就是最后一个被读到，并放入结果集的数据。
可见，InnoDB 和 Memory 引擎的数据组织方式是不同的：
- InnoDB 引擎把数据放在主键索引上，其他索引上保存的是主键 id。这种方式，我们称之为索引组织表（Index Organizied Table）。
- 而 Memory 引擎采用的是把数据单独存放，索引上保存数据位置的数据组织形式，我们称之为堆组织表（Heap Organizied Table）。
从中我们可以看出，这两个引擎的一些典型不同：
- InnoDB 表的数据总是有序存放的，而内存表的数据就是按照写入顺序存放的；
- 当数据文件有空洞的时候，InnoDB 表在插入新数据的时候，为了保证数据有序性，只能在固定的位置写入新值，而内存表找到空位就可以插入新值；
- 数据位置发生变化的时候，InnoDB 表只需要修改主键索引，而内存表需要修改所有索引；
- InnoDB 表用主键索引查询时需要走一次索引查找，用普通索引查询的时候，需要走两次索引查找。而内存表没有这个区别，所有索引的“地位”都是相同的。
- InnoDB 支持变长数据类型，不同记录的长度可能不同；内存表不支持 Blob 和 Text 字段，并且即使定义了 varchar(N)，实际也当作 char(N)，也就是固定长度字符串来存储，因此内存表的每行数据长度相同。
由于内存表的这些特性，每个数据行被删除以后，空出的这个位置都可以被接下来要插入的数据复用。比如，如果要在表 t1 中执行：
delete from t1 where id=5;
insert into t1 values(10,10);
select * from t1;就会看到返回结果里，id=10 这一行出现在 id=4 之后，也就是原来 id=5 这行数据的位置。
需要指出的是，表 t1 的这个主键索引是哈希索引，因此如果执行范围查询，是用不上主键索引的，需要走全表扫描。
hash 索引和 B-Tree 索引
实际上，内存表也是支 B-Tree 索引的。在 id 列上创建一个 B-Tree 索引，SQL 语句可以这么写：
alter table t1 add index a_btree_index using btree (id);这时，表 t1 的数据组织形式就变成了这样：
图 4 表 t1 的数据组织 – 增加 B-Tree 索引
新增的这个 B-Tree 索引你看着就眼熟了，这跟 InnoDB 的 b+ 树索引组织形式类似。
执行 select * from t1 where id 的时候，优化器会选择 B-Tree 索引，所以返回结果是 0 到 4。使用 force index 强行使用主键 id 这个索引，id=0 这一行就在结果集的最末尾了。
其实，一般在我们的印象中，内存表的优势是速度快，其中的一个原因就是 Memory 引擎支持 hash 索引。当然，更重要的原因是，内存表的所有数据都保存在内存，而内存的读写速度总是比磁盘快。