索引是一个排序的列表，在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据所在行的物理地址，可以大大加快查询的速度，使用索引后可以不用扫描全表来定位某行的数据，而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址然后访问相应的数据。索引的作用类似于书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。

当数据保存在磁盘类存储介质上时，它是作为数据块存放。这些数据块是被当作一个整体来访问的，这样可以保证操作的原子性。硬盘数据块存储结构类似于链表，都包含数据部分，以及一个指向下一个节点（或数据块）的指针，不需要连续存储。

记录集只能在某个关键字段上进行排序，所以如果需要在一个无序字段上进行搜索，就要执行一个线性搜索（Linear Search）的过程，平均需要访问 N/2 的数据块，N 是表示所占据的数据块数目。如果这个字段是一个非主键字段（也就是说，不包含唯一的访问入口）， 那么需要在 N 个数据块上搜索整个表格空间。

但是对于一个有序字段，可以运用二分查找（BinarySearch），这样只需要访问 log2(N)的数据块。这就是为什么数据表使用索引后性能可以得到本质上提高的原因。

索引是对记录集的多个字段进行排序的方法。在一张表中为一个字段创建一个索引，将创建另外一个数据结构，包含字段数值以及指向相关记录的指针，然后对这个索引结构进行排序，允许在该数据上进行二分法排序。索引需要额外的磁盘空间。

对于 MyISAM 引擎而言，这些索引是被统一保存在一张表中的。如果很多字段都建立了索引，那么会占用大量的磁盘空间，这个文件将很快到达底层文件系统所能够支持的大小限制。

索引除了快没有其他的作用，数据库利用各种各样的快速定位技术，能够大大提高查询效率。特别是当数据量非常大，查询涉及多个表时，使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍。

举一个例子，三个表t1、t2、t3，每个表中只有一个字段，但是每一个表中都有1000行记录，这些记录都是1~1000的数字。

在无索引的情况下处理此查询， 必须寻找 3 个表所有的组合，以便得出与 WHERE 子句相配的那些行。而可能的组合数目 为 1000×1000×1000（十亿）

如果对每个表进行索引，就能极大地加速查询进程，利用索引的查询处理如下。

在这样的情况下，对表 t1 执行了一个完全扫描，但能够在表 t2 和 t3 上进行索引查找直接取出这些表中的行，比未用索引时要快一百万倍。 利用索引，MySQL 加速了 WHERE 子句满足条件行的搜索，而在多表连接查询时、在执行连接时加快了与其他表中的行匹配的速度。

逻辑的角度来划分，索引分为普通索引、唯一索引、主键索引、组合索引和全文索引。

普通索引是最基本的索引，它没有任何限制，也是大多数情况下用到的索引。

索引列的长度有一个最大上限 255 个字节（MyISAM 和 InnoDB 表的最大上限为 1000 个字 节），如果索引列的长度超过了这个上限，就只能用列的前缀进行索引。另外，BLOB 或 TEXT 类型的列也必须使用前缀索引。

方法一：

方法二：

方法三： 在创建一个表结构时，就创建索引

唯一索引与普通索引类似，不同的就是：唯一索引的索引列的值必须唯一，但允许有空 值（注意和主键不同）。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。唯一索引创建方法和普 通索引类似。

修改表结构的时候添加唯一索引：

修改表结构的时候添加唯一索引：

创建表的时候同时创建唯一索引：

主键索引是一种特殊的唯一索引，一个表只能有一个主键，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引。

主键索引也就是primary key，在之前的创建表的过程中已经演示过，有两种方式。

平时用的 SQL 查询语句一般都有比较多的限制条件，所以为了进一步榨取 MySQL 的效率，就要考虑建立组合索引。在组合索引的创建中，有两种场景，即为单列索引和多列索 引。

对于较大的数据集，将资料输入一个没有 FULLTEXT 索引的表中，然后创建索引，其 速度比把资料输入现有 FULLTEXT 索引的速度更快。不过切记对于大容量的数据表，生成全文索引是一个非常消耗时间、非常消耗硬盘空间的做法。

以show keys from tablename为例，两种方法用法相同

可以使用 mysql> show keys from info2\G;使用显示结果更加直观

索引在创建之后，是会占用一定的磁盘空间的，因此表内如果有不再使用的索引，从数据库性能方面考虑，最好是删除无用索引。