很多人只知道索引能够提高数据库的性能，但并不是特别了解其原理，其实我们可以用一个生活中的示例来理解。

    我们让一位不太懂计算机的朋友去图书馆确认一本叫做《MySQL性能调优与架构设计》的书是否在藏，这样对他说：“请帮我借一本计算机类的数据库书籍，是属于 MySQL 数据库范畴的，叫做《MySQL性能调优与架构设计》”。朋友会根据所属类别，前往存放“计算机”书籍区域的书架，然后再寻找“数据库”类存放位置，再找到一堆讲述“MySQL”的书籍，最后可能发现目标在藏(也可能已经借出不在书架上)。

    在这个过程中： “计算机”->“数据库”->“MySQL”->“在藏”->《MySQL性能调优与架构设计》其实就是一个“根据索引查找数据”的典型案例，“计算机”->“数据库”->“MySQL”->“在藏” 就是朋友查找书籍的索引。

    假设没有这个索引，那查找这本书的过程会变成怎样呢？朋友只能从图书馆入口一个书架一个书架的“遍历”，直到找到《MySQL性能调优与架构设计》这本书为止。如果幸运，可能在第一个书架就找到。但如果不幸呢，那就惨了，可能要将整个图书馆所有的书架都找一遍才能找到我们想要的这本书。

    注：这个例子中的“索引”是记录在朋友大脑中的，实际上，每个图书馆都会有一个非常全的实际存在的索引系统(大多位于入口显眼处)，由很多个贴上了明显标签的小抽屉构成。这个索引系统中存放这非常齐全详尽的索引数据，标识出我们需要查找的“目标”在某个区域的某个书架上。而且每当有新的书籍入库，旧的书籍销毁以及书记信息修改，都需要对索引系统进行及时的修正。

     所以，对于类似于这样的存在非常大更新量的数据，索引的维护成本会非常高，如果其检索需求很少，而且对检索效率并没有非常高的要求的时候，我们并不建议创建索引，或者是尽量减少索引。

     所以，对于数据量极小到通过索引检索还不如直接遍历来得快的数据，也并不适合使用索引。

     所以，当我们连存储基础数据的空间都捉襟见肘的时候，我们也应该尽量减少低效或者是去除索引。

     所以，我们应该尽量让查找条件尽可能多的在索引中，尽可能通过索引完成所有过滤，回表只是取出额外的数据字段。

     所以，字段的顺序对组合索引效率有至关重要的作用，过滤效果越好的字段需要更靠前。

     所以，当我们需要读取的数据量占整个数据量的比例较大抑或者说索引的过滤效果并不是太好的时候，使用索引并不一定优于全表扫描。

     所以，在实际使用过程中，一次数据访问一般只能利用到1个索引，这一点在索引创建过程中一定要注意，不是说一条SQL语句中Where子句里面每个条件都有索引能对应上就可以了。