因为索引能够快速提高查询速度；如果不使用索引，mysql必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行；
表越大花费的时间越多，但也不全是这样。
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索引是数据结构；
所以，在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。
索引数据结构分析
这个索引是个啥结构呢？换句话说，为啥这个结构就能提高检索速度呢？
1、若没有索引，搜索某个记录时（例如查找name=’wish’）需要搜索所有的记录，因为不能保证只有一个wish，必须全部搜索一遍.
2、若在name上建立索引，mysql会对全表进行一次搜索，将每条记录的name值查找升序排列，然后构建索引条目（name和row_id），存储到索引段中，查询name为wish时即可直接查找对应地方.
3、创建了索引并不一定就会使用，mysql自动统计表的信息后，决定是否使用索引，表中数据很少时使用全表扫描速度已经很快，没有必要使用索引。
举例说明索引的工作机制
表A中有两个字段
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id,name
表中现在有1000万条数据
需求：根据name查询出对应的id
如果没有索引，那就得查询表中所有记录，就得把1000万条数据都得挨个查一遍，你说慢不慢。
现在根据name建立索引，
索引表结构：
id,name,value
其中value是表A的id，以json数组的方式存放（因为会有多个name相同的情况存在）；
然后可以根据排序规则对name进行排序，根据算法可以直接定位到name在索引表中的位置，然后就可以取出表A 中的id所在的记录。
简而言之，就是通过建立索引，可以直达表A中的记录。
当然快了，想必须查询表A要查询1000万条数据，通过建立索引，以算法大大减少了查询量。
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