假如你手上有一个你公司的客户表，老板说找什么客户你就得帮他找出来。
客户不多的时候，你拿着手指一行一行滑，费不了多少时间就能找到。
后来公司做大了，客户越来越多，好几页的客户，你发现，一行一行滑真的好累啊，最主要找慢了还得挨老板叼。
他妈的，吃力不讨好。
那咋办？
我相信这么聪明的你不会坐以待毙的。
你可能会自己做一些记录，比如拿个小本本写上，
28岁的客户在第一页
29岁的客户在第二页
或者
姓张的客户在第二页
姓李的客户在第三页和第四页
当然这些要根据那张客户表的实际情况来。
这样子，下次老板叫你找29岁的客户，你就一下子翻到第二页，一下子就找到了，轻松又漂亮地解决了问题。
这么机智地解决了问题，当上ceo，迎娶白富美就指日可待了。
好了，美好故事到此就结束了。
真实的情况是怎么样的呢？
真实的情况就是数据库就是故事中的你，你就是故事中的老板，故事中的小本本，就是咱们今天要讲的索引。
索引的特点那么从这个故事中可以看出索引有什么特点呢？
为了提高查找效率而建立如果你不给数据库加索引的话，多数情况下，它就真的是一行行找，效率极低。
数据量少的时候不需要索引但数据量少的时候，也没必要建索引，你想想啊，数据量少的时候，你一下子就找到了，速度比你去翻小本本时间可能还要快点，就不要浪费一个小本本了。
MySQL的索引本质也是一张表的，建立索引也需要相应的空间。
上面的故事里我也说了，小本本的内容要根据你表里的实际情况来的。
这样的话，如果建立了索引，就要注意两个点：
不要实际删除数据。
假如你有批客户闹掰了，你一生气，把客户表中那一整页都撕了。
那你下次按照【31岁的客户在第20页】这个规则去找，但是前面的就被你撕了，现在31岁的客户就提前了几页，你数到第20页，发现找不到，人都傻了。
MySQL也是这样的，如果删除数据，会导致按照索引查找的数据不会在原先的位置上。
频繁更新的字段不要建立索引。
假设用户的年龄天天变，那最好也不要记在小本本上了，否则你每天都要去更新小本本，今天是【31岁的客户在第20页】，明天就要改成【32岁的客户在第20页】了。
MySQL也是这样的，如果建立索引的字段频繁更新，这样便会导致之前建立的索引需要频繁更新。
人家MySQL建立索引的方式比我们记小本本的方式要聪明有效率地多了。
你可以看到我上面做小本本的方式都是根据表中的某一列来的，比如
【31岁的客户在第20页】这个是根据客户的年龄这一列来做的；
【姓李的客户在第三页和第四页】这个使用客户的名字这一列来做的。
在MySQL中，我们也只是需要告诉MySQL用哪些列来做索引即可，然后接下来的事他就会自己做。
咱们建立的索引呢，根据使用列的情况不同，可以分类如下：
单值索引：即一个索引只包含单个列。一个表可以有多个单列索引。
唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值。
复合索引：即一个索引包含多个列。
假如现在有一个people表，内有字段id（主键不需要做索引），name，age，phone_number（电话号码）那么：
单值索引：可以单独用name或age做一个索引，任何一个字段都可以。这样的索引可以做多个。
唯一索引：和单值索引一样，但做索引的该字段必须唯一，比如你确定people表中phone_number的值唯一的话，那么便可以在上面建立唯一索引。
复合索引：可以用(name,age)或(age,phone_number)或(name,age,phone_number)做一个索引。
建议：建立复合索引，且一个表不要超过5个索引。
基本语法
创建（如果加上UNIQUE则创建唯一索引）：
CREATE [UNIQUE] INDEX indexName ON mytable(columnname(length));
或
ALTER mytable ADD [UNIQUE] INDEX[indexName] ON (columnname(length));
删除：
DROP INDEX [indexName] ON mytable;
查看：
SHOW INDEX FROM table\G
MySQL索引结构就是上面的索引建立好后，这事虽然不用我们管，但也可以了解一下，MySQL是按照什么样的策略去查找数据的呢。
有几种结构，下面讲的是比较常用的BTree结构。
图片介绍：
如图一颗B+树，浅蓝色表示磁盘块，每个磁盘块包括几个数据项（深蓝色）和指针（黄色）。
如磁盘块1包括数据项17和35，包含指针P1、P2、P3；P1表示小于17的磁盘块，P2表示在17-35之间的磁盘块，P3表示大于35的磁盘块。
真实的数据只存在于叶子节点，非叶子节点不存储真实数据，只存储指引搜索方向的数据项。
如17、35并不真实存在数据表中。
查找过程（以上图查找数据项29）：