哈希和树是两种常见的索引结构，它们各自具有不同的特点和优势。虽然哈希在某些情况下可能比树更快，但索引结构设计成树型仍然有其重要的原因。

首先，让我们回顾一下哈希和树的基本概念和特点：

1. 哈希：哈希是一种基于关键字快速访问数据的技术。它将数据的关键字（通常是字符串）转换为唯一的哈希值，并使用这个哈希值来定位数据。哈希的优点是访问速度快，但缺点是如果哈希表发生冲突（即两个不同的关键字具有相同的哈希值），则需要使用额外的链表或表来解决冲突。

2. 树：树是一种层次结构的索引结构，它通过树形节点之间的关系来组织数据。常见的树形索引结构包括二叉搜索树、B树、B+树等。树的优点是能够有效地支持范围查询和排序操作，同时可以保持数据的平衡性，避免链表过长导致的性能下降。

尽管哈希在某些情况下可能比树更快，但为什么索引结构仍然设计成树型呢？以下是几个主要原因：

1. 支持范围查询：树形索引结构能够有效地支持范围查询，即根据某个范围内的关键字来检索数据。这是哈希索引所难以实现的，因为哈希索引是基于关键字的哈希值进行定位的，无法直接支持范围查询。

2. 平衡性：树形索引结构可以保持数据的平衡性，避免链表过长导致的性能下降。在树形结构中，通过适当的节点分裂和合并操作，可以保持树的平衡性，从而保证访问速度的稳定性。

3. 磁盘I/O效率：对于大量数据的存储和访问，磁盘I/O操作是影响性能的关键因素。树形索引结构可以更好地利用磁盘的局部性原理，即相邻的数据往往被存储在磁盘的相邻位置上。这可以减少磁盘I/O操作的次数，提高访问速度。

4. 适应不同场景：不同的数据结构和索引方式适用于不同的场景。哈希适用于基于精确匹配的快速查找操作，而树形结构则更适合于需要维护数据顺序和范围查询的场景。根据具体的应用需求和数据特点，选择合适的索引结构可以提高整体性能。

综上所述，尽管哈希在某些情况下可能比树更快，但索引结构设计成树型仍然有其重要的原因。树形结构能够支持范围查询、保持平衡性、提高磁盘I/O效率，并适应不同的应用场景和数据特点。