索引对查询的影响：数据库提速的秘密武器
你有没有遇到过这种情况：公司系统一到月底跑报表就卡得不行，点一下“查询”按钮，转圈圈等了半分钟才出结果？其实问题很可能出在数据库的“索引”上。
数据库就像一个巨大的电子表格，里面存着成千上万条数据。当你想找某个人的信息时，比如“张三，销售部”，如果没有索引，系统就得从第一行开始一行一行地翻，直到找到为止——这叫全表扫描，效率极低。
加了索引，就像给书加了目录
想象一下你有一本500页的小说，想看第12章。如果书前面有目录，一眼就能定位到页码。索引就是数据库的“目录”。比如你在“员工姓名”这一列加上索引，下次查“张三”时，数据库直接通过索引跳到对应位置，速度提升几十倍都不稀奇。
举个实际例子：某电商后台订单表有200万条记录。没加索引前，按手机号查订单要8秒；加上索引后，响应时间降到0.2秒以内，用户体验立马不一样。
不是所有字段都适合加索引
但索引也不是越多越好。就像书的目录页太多反而影响阅读，数据库索引会占用额外存储空间，而且每次插入、更新数据时，索引也得同步更新，会拖慢写入速度。
比如“性别”这种只有“男/女”的字段，加索引意义不大——因为数据重复率太高，数据库还是得扫一大片。相反，“订单编号”“身份证号”这种唯一性强的字段，才是索引的最佳选择。
另外，复合索引也有讲究。比如你经常按“城市 + 注册时间”一起查用户，那就应该建一个（城市, 注册时间）的联合索引，顺序不能乱。
看看代码里怎么体现
在建表语句中添加索引非常简单：
CREATE TABLE users (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50),
city VARCHAR(20),
created_at DATETIME,
INDEX idx_city_date (city, created_at)
);这样以后执行类似下面的查询就会快很多：
SELECT * FROM users
WHERE city = '杭州' AND created_at > '2024-01-01';有些开发人员图省事，把所有字段都加上索引，结果系统写入变慢，磁盘空间涨得飞快。合理的做法是：分析业务中最频繁的查询条件，有针对性地建立索引。
现在很多数据库管理工具，比如Navicat或者DBeaver，都能直观地看到哪些查询慢，建议加什么索引。用好这些工具，能帮你快速定位性能瓶颈。
别小看一个小小的索引，它可能就是让你的软件从“卡成PPT”变成“丝滑流畅”的关键一步。