在MySQL中，索引的使用非常重要。當你的數據量小的時候，可以不需要考慮索引，甚至使用了索引之后不但占用了更多空間，還會使CURD操作都變慢了；但是當你的數據量逐漸增多時，哪怕只是千、萬級的數據，使用適當的索引都能幫助你的接口的性能提升一個臺階。

如果把我們的數據庫比作一個字典，那么索引就是字典前面的目錄。當你的數據量小的時候，在其中進行查找操作可能還比較輕松；但是現象一下，如果你需要在一本沒有目錄的新華字典里面找一個字，那得是多么可怕的操作。

通過上面那個簡單的例子，大家應該能夠理解索引的重要性。使用了索引就像是把一個原本雜亂無章的字典，按照一定的順序進行重編排，生成一份有順序的副本，下次當我們需要查找數據的時候，就能夠按照這些順序進行快速地查找了。

不過，索引也是有代價的。如果原先的數據是雜亂無章的字典，此時對這本字典添加了一個拼音索引，那么就相當于產生了一本新的字典（副本）；如果再添加一個筆畫索引，那么就又產生了一本按筆畫排序的新的字典。

這時候，索引的缺點就體現出來了：

1、需要占額外的空間，拿空間換時間。

2、雖然提高了查找操作的效率，但是也降低了增刪改操作的效率。(需要對多個副本同時更新)

由此可見，索引是一把雙刃劍，在為我們提供便捷地同時，也可能產生額外的負擔，那么如何恰當地使用索引，就顯得尤為重要了。在我們正式學習如何使用索引之前，還需要了解一些索引的基礎知識：

1、常用的索引結構有兩種：BTree 索引和 Hash 索引。BTree 索引的適用場景更廣，不過效率不如Hash索引，在MySQL數據庫中，一般以BTree作為默認索引結構（兩者的具體區別和具體實現等，就得深入到數據結構和算法了，以后有需要再去學習吧?。?/p>

2、索引的不是無限制的，一個表里索引的數量限制為 16 個，并且總索引長度限制為 256 個字節，一個索引最多可以包含 16 列。（不同的引擎不一樣）

3、不是所有操作都能夠使用索引，只有查詢操作（SELECT）中的 WHERE、ORDER BY、GROUP BY 和 JOIN，以及SUM、AVG等函數能夠使用。

4、遵從最左匹配原則：當索引為多列時即聯合索引，比如建立了聯合索引(A, B, C)，則相當于建立了三個索引(A)、(A, B)和(A, B, C)，但是在查詢時必須從索引的最左列開始。所以我們在建立聯合索引和進行查詢操作時，都需要將最頻繁查詢的字段放在最左側。

//比如以下的查詢能夠使用索引

select * from table where A='a';

select * from table where A='a' and B='b';

select * from table where A='a' and B='b' and C='c';

//但是以下查詢就不能夠使用索引

select * from table where B='b';

select * from table where A='a' and C='c';

接下來就可以正式地學習如何使用索引了。首先，我們常用的索引有三類：普通索引、主鍵索引、唯一索引。

普通索引需要實現的功能很簡單，即加快查詢數據的速度。

唯一索引在加快查詢速度的同時還要求列的值唯一（可以有一個NULL）。

主鍵索引是唯一索引的特殊類型，在指定表的主鍵時會自動創建。與唯一索引的區別是，主鍵索引在一個表中只能有一個，且主健不可為NULL，唯一索引可以。

除了以上經常用到的索引之外，還有幾種別的索引：

SPATIAL 空間索引——主要用于地理空間數據類型，比如GEOMETRY。

FULLTEXT 全文索引——用于CHAR、TEXT等字符串類型的全文檢索。

我們在一般的開發中，通常有兩種使用索引的方式，一種是直接添加一個單列的索引，另一種是添加多列的索引，即組合索引（或稱聯合索引）。組合索引的查詢效率要遠大于單獨使用的索引，但是能夠使用的場景較少，且占用的空間要遠大于單個索引。

不知不覺就已經寫了這么多了，卻還沒有說到如何去正確地使用索引，看來索引在數據庫中的分量還是不少的，而且我相信大多數人應該都和我差不多，只是對它略知一二，還遠遠談不上真正的會用。關于如何正確使用索引，還是留到下一篇博文吧。

另外，如果你有興趣，或者是有問題想要與我探討，歡迎來訪問我的博客：https:mu-mu.cn/blog