默克尔树（又叫哈希树）是一种典型的二叉树结构，由一个根节点、一组中间节点和一组叶节点组成。默克尔树最早由 Merkle Ralf 在 1980 年提出，曾广泛用于文件系统和 P2P 系统中。
其主要特点为：
- 最下面的叶节点包含存储数据或其哈希值。
- 非叶子节点（包括中间节点和根节点）都是它的两个孩子节点内容的哈希值。
进一步地，默克尔树可以推广到多叉树的情形，此时非叶子节点的内容为它所有的孩子节点的内容的哈希值。
默克尔树逐层记录哈希值的特点，让它具有了一些独特的性质。例如，底层数据的任何变动，都会传递到其父节点，一层层沿着路径一直到树根。这意味树根的值实际上代表了对底层所有数据的“数字摘要”。
目前，默克尔树的典型应用场景包括如下几种。
证明某个集合中存在或不存在某个元素
通过构建集合的默克尔树，并提供该元素各级兄弟节点中的 Hash 值，可以不暴露集合完整内容而证明某元素存在。
另外，对于可以进行排序的集合，可以将不存在元素的位置用空值代替，以此构建稀疏默克尔树（Sparse Merkle Tree）。该结构可以证明某个集合中不包括指定元素。
快速比较大量数据
对每组数据排序后构建默克尔树结构。当两个默克尔树根相同时，则意味着所代表的两组数据必然相同。否则，必然不同。
由于 Hash 计算的过程可以十分快速，预处理可以在短时间内完成。利用默克尔树结构能带来巨大的比较性能优势。
快速定位修改
以下图为例，基于数据 D0……D3 构造默克尔树，如果 D1 中数据被修改，会影响到 N1，N4 和 Root。
Merkle 树示例
因此，一旦发现某个节点如 Root 的数值发生变化，沿着 Root --> N4 --> N1，最多通过 O(lgN) 时间即可快速定位到实际发生改变的数据块 D1。
零知识证明
仍以上图为例，如何向他人证明拥有某个数据 D0 而不暴露其它信息。挑战者提供随机数据 D1，D2 和 D3，或由证明人生成（需要加入特定信息避免被人复用证明过程）。
证明人构造如图所示的默克尔树，公布 N1，N5，Root。验证者自行计算 Root 值，验证是否跟提供值一致，即可很容易检测 D0 存在。整个过程中验证者无法获知与 D0 相关的额外信息。
下一节：布隆过滤器（Bloom Filter），1970 年由 Burton Howard Bloom 在论文《Space/Time Trade-offs in Hash Coding with Allowable Errors》提出。布隆过滤器是一种基于 Hash 的高效查找结构，能够快速（常数时间内）回答“某个元素是否在一个集合内”的问题。