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这个查询与前面的查询略有不同，但仍属于简单查询。由于age是在SELECT部分被引用，MySQL不会用它来限制列选择操作。因此，对于这个查询来说，创建age列的索引没有什么必要。下面是一个更复杂的例子：

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SELECT people.age, ##不使用索引
town.name ##不使用索引
FROM people LEFT JOIN town ON
people.townid=town.townid ##考虑使用索引
WHERE firstname='Mike' ##考虑使用索引
AND lastname='Sullivan' ##考虑使用索引

　　与前面的例子一样，由于firstname和lastname出现在WHERE子句中，因此这两个列仍旧有创建索引的必要。除此之外，由于town表的townid列出现在join子句中，因此我们需要考虑创建该列的索引。

　　那么，我们是否可以简单地认为应该索引WHERE子句和join子句中出现的每一个列呢？差不多如此，但并不完全。我们还必须考虑到对列进行比较的操作符类型。MySQL只有对以下操作符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE。可以在LIKE操作中使用索引的情形是指另一个操作数不是以通配符（%或者_）开头的情形。例如，“SELECT peopleid FROM people WHERE firstname LIKE 'Mich%';”这个查询将使用索引，但“SELECT peopleid FROM people WHERE firstname LIKE '%ike';”这个查询不会使用索引。

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删除或更改索引：

对索引的更改都需要先删除再重新定义。
alter table tablename drop primary key;
alter table table drop index indexname;
drop index on tablename;

高效使用索引：

下面讨论的是用了索引会给我们带来什么？
1.) 获得域where从句中匹配的行：select * from customer where surname>‘c‘;
2.) 查找max()和min()值时，mysql只需在排序的索引中查找第一个和最后一个值。
3.) 返回的部分是索引的一部分，mysql就不需要去查询全表的数据而只需看索引：select id from customer;
4.) 对域使用order by的地方：select * from customer order by surname;
5.) 还可以加速表的连接：select first_name,surname,commission from sales,sales_rep where sales.sales_rep=sales_rep.employee_number and code=8;
6.) 在通配符的情况下：select * from sales_rep where surname like ‘ser%‘;
这种情况就不能起作用：select * from sales_rep where surname like ‘%ser%‘;

选择索引：
1.) 有查询需要使用索引(比如where从句中条件的域)的时候，要创建索引；不要不使用的域(不如第一个字符是通配符的)创建索引。
2.) 创建的索引返回的行越少越好，主键最好，枚举类型的索引不什么用处。
3.) 使用短索引(比如，名字的头十个字符而不是全部)。
4.) 不要创建太多的索引，虽然加快了查询的速度，但增加了更新的添加记录的时间。如果索引在查询中很少使用，而没有索引只是轻微的影响速度，就不要创建索引。

最左边规则：

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这种情况发生在多个有索引的域上，mysql从索引列表的最左边开始，按顺序使用他们。
alter table customer add initial varchar(5);
alter table customer add index(surname,initial,first_name);
update customer set initial=‘x‘ where id=1;
update customer set initial=‘c‘ where id=2;
update customer set initial=‘v‘ where id=3;
update customer set initial=‘b‘ where id=4;
update customer set initial=‘n‘ where id=20;
update customer set initial=‘m‘ where id=21;
如果在查询中使用了这三个域，那就最大限度的利用了索引：select * from customer where surname=‘clegg‘ and initial=‘x‘ and first_name=‘yvonne‘;
或者是利用索引的大部分：select * from customer where surname=‘clegg‘ and initial=‘x‘;
或仅仅是surname：select * from customer where surname=‘clegg‘;
如果打破最左边规则，下面的例子就不会用到索引：select * from customer where initial=‘x‘ and first_name=‘yvonne‘;
select * from customer where initial=‘x‘ ;
select * from customer where first_name=‘yvonne‘;
select * from customer where surname=‘clegg‘ and first_name=‘yvonne‘;

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查看索引信息：

show index from tablename;

索引的缺点

　　到目前为止，我们讨论的都是索引的优点。事实上，索引也是有缺点的。

　　首先，索引要占用磁盘空间。通常情况下，这个问题不是很突出。但是，如果你创建每一种可能列组合的索引，索引文件体积的增长速度将远远超过数据文件。如果你有一个很大的表，索引文件的大小可能达到操作系统允许的最大文件限制。

　　第二，对于需要写入数据的操作，比如DELETE、UPDATE以及INSERT操作，索引会降低它们的速度。这是因为MySQL不仅要把改动数据写入数据文件，而且它还要把这些改动写入索引文件。

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/*
所有MySQL列类型可以被索引。根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。
所有存储引擎支持每个表至少16个索引，总索引长度至少为256字节。大多数存储引擎有更高的限制。

索引的存储类型目前只有两种（btree和hash），具体和存储引擎模式相关：
MyISAM btree
InnoDB btree
MEMORY/Heap hash，btree

默认情况MEMORY/Heap存储引擎使用hash索引

MySQL的btree索引和hash索引的区别

hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像btree(B-Tree)索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 hash 索引的查询效率要远高于 btree(B-Tree) 索引。

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虽然 hash 索引效率高，但是 hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端，主要有以下这些。