看看这个链接:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/mysql-indexes.html

它们是如何工作的，这是一个太宽泛的主题，无法在一篇SO帖子中涵盖。

下面是我所见过的关于索引的最好的解释之一。不幸的是，它是SQL Server而不是MySQL。我不确定这两者有多相似……

看看这个链接:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/mysql-indexes.html

它们是如何工作的，这是一个太宽泛的主题，无法在一篇SO帖子中涵盖。

下面是我所见过的关于索引的最好的解释之一。不幸的是，它是SQL Server而不是MySQL。我不确定这两者有多相似……

基本上，索引是所有按顺序排序的键的映射。有了一个按顺序排列的列表，它就不需要检查每个键，而是可以这样做:

1:去列表的中间-比我想要的高还是低?

2:如果高，就去中间和底部的中间点，如果低，就去中间和顶部的中间点

3:是高还是低?再次跳转到中间点，等等。

使用该逻辑，您可以在大约7步的时间内在排序列表中找到一个元素，而不是检查每一项。

显然，这里有很多复杂的东西，但这给了你基本的概念。

我想发表我的意见。我还远不是数据库专家，但我最近读了一些关于这个主题的文章;足以让我试着申请ELI5。所以，这是一个外行的解释。

我的理解是，索引就像你的表的迷你镜子，很像一个关联数组。如果你给它一个匹配的键，那么你可以在一个“命令”中跳转到那一行。

但是如果没有索引/数组，查询解释器必须使用for循环遍历所有行并检查是否匹配(全表扫描)。

拥有索引的“缺点”是额外的存储空间(用于迷你镜像)，而“优点”是更快地查找内容。

请注意(依赖于您的db引擎)创建主键、外键或唯一键会自动设置各自的索引。同样的原理基本上就是这些钥匙为什么以及如何工作。

索引用于快速查找具有特定列值的行。如果没有索引，MySQL必须从第一行开始，然后通读整个表以找到相关的行。桌子越大，花费就越多。如果表中存在相关列的索引，MySQL可以快速确定要在数据文件中间查找的位置，而不必查看所有数据。这比按顺序读取每一行快得多。

索引添加一个包含搜索条件列和指针的数据结构 对象所在行的内存磁盘地址 其他信息 对索引数据结构进行排序，优化查询效率 该查询查找索引中的特定行;索引指向将查找剩余信息的指针。 索引将查询必须搜索的行数从17减少到4。

基本上表上的索引就像书中的索引一样(这就是这个名字的由来):

Let's say you have a book about databases and you want to find some information about, say, storage. Without an index (assuming no other aid, such as a table of contents) you'd have to go through the pages one by one, until you found the topic (that's a full table scan). On the other hand, an index has a list of keywords, so you'd consult the index and see that storage is mentioned on pages 113-120,231 and 354. Then you could flip to those pages directly, without searching (that's a search with an index, somewhat faster).

当然，索引的有用程度取决于许多事情——举几个例子，使用上面的明喻:

if you had a book on databases and indexed the word "database", you'd see that it's mentioned on pages 1-59,61-290, and 292 to 400. In such case, the index is not much help and it might be faster to go through the pages one by one (in a database, this is "poor selectivity"). For a 10-page book, it makes no sense to make an index, as you may end up with a 10-page book prefixed by a 5-page index, which is just silly - just scan the 10 pages and be done with it. The index also needs to be useful - there's generally no point to index e.g. the frequency of the letter "L" per page.