索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。
如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，
直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。
如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。
如果表有1000个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍
最普通的情况，是为出现在where子句的字段建一个索引。
Code代码如下:
CREATE TABLE mytable (
id serial primary key,
order_id int not null default 0,
user_id int not null default 0,
adddate int not null default 0
);
很简单吧，不过对于要说明这个问题，已经足够了。如果你在查询时常用类似以下的语句：
SELECT * FROM mytable WHERE order_id=1;
最直接的应对之道，是为order_id建立一个简单的索引：
CREATE INDEX mytable_orderid
ON mytable (order_id);
OK，搞定？先别高兴，如果你有不止一个选择条件呢？例如：
SELECT * FROM mytable WHERE order_id=1 AND user_id=2;
你的第一反应可能是，再给user_id建立一个索引。不好，这不是一个最佳的方法。你可以建立多重的索引。
CREATE INDEX mytable_orderid_userid ON mytable (order_id,user_id);
现在你已经为适当的字段建立了索引，不过，还是有点不放心吧，你可能会问，数据库会真正用到这些索引吗？测试一下就OK，对于大多数的数据库来说，这是很容易的，只要使用EXPLAIN命令：
EXPLAIN
SELECT * FROM mytable
WHERE order_id=1 AND user_id=2;
This is what Postgres 7.1 returns (exactly as I expected)
NOTICE: QUERY PLAN:
Index Scan using mytable_orderid_userid on
mytable (cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)
EXPLAIN
以上是postgres的数据，可以看到该数据库在查询的时候使用了一个索引（一个好开始），而且它使用的是我创建的第二个索引。看到我上面命名的好处了吧，你马上知道它使用适当的索引了。
接着，来个稍微复杂一点的，如果有个ORDER BY字句呢？不管你信不信，大多数的数据库在使用order by的时候，都将会从索引中受益。
SELECT * FROM mytable
WHERE order_id=1 AND user_id=2
ORDER BY adddate DESC;
有点迷惑了吧？很简单，就象为where字句中的字段建立一个索引一样，也为ORDER BY的字句中的字段建立一个索引：
CREATE INDEX mytable_orderid_userid_adddate
ON mytable (order_id,user_id,adddate);
注意: "mytable_orderid_userid_adddate" 将会被截短为
"mytable_orderid_userid_addda"
CREATE
EXPLAIN SELECT * FROM mytable
WHERE order_id=1 AND user_id=2
ORDER BY adddate DESC;
NOTICE: QUERY PLAN:
Sort (cost=2.03..2.03 rows=1 width=16)
-> Index Scan using mytable_orderid_userid_addda
on mytable (cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)
EXPLAIN
看看EXPLAIN的输出，好象有点恐怖啊，数据库多做了一个我们没有要求的排序，这下知道性能如何受损了吧，看来我们对于数据库的自身运作是有点过于乐观了，那么，给数据库多一点提示吧。
为了跳过排序这一步，我们并不需要其它另外的索引，只要将查询语句稍微改一下。这里用的是postgres，我们将给该数据库一个额外的提示--在ORDER BY语句中，加入where语句中的字段。这只是一个技术上的处理，并不是必须的，因为实际上在另外两个字段上，并不会有任何的排序操作，不过如果加入，postgres将会知道哪些是它应该做的。
EXPLAIN SELECT * FROM mytable
WHERE order_id=1 AND user_id=2
ORDER BY order_id DESC,user_id DESC,adddate DESC;
NOTICE: QUERY PLAN:
Index Scan Backward using
mytable_orderid_userid_addda on mytable
(cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)
EXPLAIN
现在使用我们料想的索引了，而且它还挺聪明，知道可以从索引后面开始读，从而避免了任何的排序。
如果不能避免，你应该查看每张要结合起来的表，并且使用以上的策略来建立索引，然后再用EXPLAIN命令验证一下是否使用了你料想中的索引。如果是的话，就OK。不是的话，你可能要建立临时的表来将他们结合在一起，并且使用适当的索引。
除此之外还有一种建立索引的方法是使用alter table 子句：
alter table mytable add index(user_id);
使用show index from mytable 看看：
(以一条为例,这是表格呦)
Table Non_unique Key_name Seq_in_index COlumn_name Collation Cardinality Sub_part Packed Null Index_type Comment Index_comment
mytable 0 mytable_orderid 1 order_id A 3 null null YES BTREE null null
每个字段的含义：
Table
表的名称。
· Non_unique
如果索引不能包括重复词，则为0。如果可以，则为1。
· Key_name
索引的名称。
· Seq_in_index
索引中的列序列号，从1开始。
· Column_name
列名称。
· Collation
列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A'（升序）或NULL（无分类）。
· Cardinality
索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数，所以即使对于小型表，
该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL使用该索引的机会就越大。
· Sub_part
如果列只是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引，则为NULL。
· Packed
指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为NULL。
· Null
如果列含有NULL，则含有YES。如果没有，则该列含有NO。
· Index_type
用过的索引方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）。
· Comment
要注意的是，建立太多的索引将会影响更新和插入的速度，因为它需要同样更新每个索引文件。对于一个经常需要更新和插入的表格，就没有必要为一个很少使用的where字句单独建立索引了，对于比较小的表，排序的开销不会很大，也没有必要建立另外的索引
删除索引
可利用ALTER TABLE或DROP INDEX语句来删除索引。类似于CREATE INDEX语句，DROP INDEX可以在ALTER TABLE内部作为一条语句处理，语法如下。
其中，前两条语句是等价的，删除掉table_name中的索引index_name。
第3条语句只在删除PRIMARY KEY索引时使用，因为一个表只可能有一个PRIMARY KEY索引，因此不需要指定索引名。如果没有创建PRIMARY KEY索引，但表具有一个或多个UNIQUE索引，则MySQL将删除第一个UNIQUE索引。
如果从表中删除了某列，则索引会受到影响。对于多列组合的索引，如果删除其中的某列，则该列也会从索引中删除。如果删除组成索引的所有列，则整个索引将被删除。