首先明白为什么索引会增加速度，DB在执行一条Sql语句的时候，默认的方式是根据搜索条件进行全表扫描，遇到匹配条件的就加入搜索结果集合。如果我们对某一字段增加索引，查询时就会先去索引列表中一次定位到特定值的行数，大大减少遍历匹配的行数，所以能明显增加查询的速度。那么在任何时候都应该加索引么？这里有几个反例：1、如果每次都需要取到所有表记录，无论如何都必须进行全表扫描了，那么是否加索引也没有意义了。2、对非唯一的字段，例如“性别”这种大量重复值的字段，增加索引也没有什么意义。3、对于记录比较少的表，增加索引不会带来速度的优化反而浪费了存储空间，因为索引是需要存储空间的，而且有个致命缺点是对于update/insert/delete的每次执行，字段的索引都必须重新计算更新。
那么在什么时候适合加上索引呢？我们看一个Mysql手册中举的例子，这里有一条sql语句：
SELECT c.companyID, c.companyName FROM Companies c, User u WHERE c.companyID = u.fk_companyID AND c.numEmployees >= 0 AND c.companyName LIKE '%i%' AND u.groupID IN (SELECT g.groupID FROM Groups g WHERE g.groupLabel = 'Executive')
这条语句涉及3个表的联接，并且包括了许多搜索条件比如大小比较，Like匹配等。在没有索引的情况下Mysql需要执行的扫描行数是 77721876行。而我们通过在companyID和groupLabel两个字段上加上索引之后，扫描的行数只需要134行。在Mysql中可以通过 Explain Select来查看扫描次数。可以看出来在这种联表和复杂搜索条件的情况下，索引带来的性能提升远比它所占据的磁盘空间要重要得多。
那么索引是如何实现的呢？大多数DB厂商实现索引都是基于一种数据结构——B树。因为B树的特点就是适合在磁盘等直接存储设备上组织动态查找表。B树的定义是这样的：一棵m(m>=3)阶的B树是满足下列条件的m叉树：
1、每个结点包括如下作用域(j, p0, k1, p1, k2, p2, ... ki, pi) 其中j是关键字个数，p是孩子指针
2、所有叶子结点在同一层上，层数等于树高h
3、每个非根结点包含的关键字个数满足[m/2-1]<=j<=m-1
4、若树非空，则根至少有1个关键字，若根非叶子，则至少有2棵子树，至多有m棵子树
看一个B树的例子，针对26个英文字母的B树可以这样构造：
可以看到在这棵B树搜索英文字母复杂度只为o(m)，在数据量比较大的情况下，这样的结构可以大大增加查询速度。然而有另外一种数据结构查询的虚度比B树更快——散列表。Hash表的定义是这样的：设所有可能出现的关键字集合为u，实际发生存储的关键字记为k，而|k|比|u|小很多。散列方法是通过散列函数h将u映射到表T[0,m-1]的下标上，这样u中的关键字为变量，以h为函数运算结果即为相应结点的存储地址。从而达到可以在o(1)的时间内完成查找。
然而散列表有一个缺陷，那就是散列冲突，即两个关键字通过散列函数计算出了相同的结果。设m和n分别表示散列表的长度和填满的结点数，n/m为散列表的填装因子，因子越大，表示散列冲突的机会越大。
因为有这样的缺陷，所以数据库不会使用散列表来做为索引的默认实现，Mysql宣称会根据执行查询格式尝试将基于磁盘的B树索引转变为和合适的散列索引以追求进一步提高搜索速度。我想其它数据库厂商也会有类似的策略，毕竟在数据库战场上，搜索速度和管理安全一样是非常重要的竞争点。
基本概念介绍：
索引
使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，例如 employee 表的姓（lname）列。如果要按姓查找特定职员，与必须搜索表中的所有行相比，索引会帮助您更快地获得该信息。
索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针，然后根据您指定的排序顺序对这些指针排序。数据库使用索引的方式与您使用书籍中的索引的方式很相似：它搜索索引以找到特定值，然后顺指针找到包含该值的行。
在数据库关系图中，您可以在选定表的“索引/键”属性页中创建、编辑或删除每个索引类型。当保存索引所附加到的表，或保存该表所在的关系图时，索引将保存在数据库中。有关详细信息，请参见创建索引。
注意;并非所有的数据库都以相同的方式使用索引。有关更多信息，请参见数据库服务器注意事项，或者查阅数据库文档。作为通用规则，只有当经常查询索引列中的数据时，才需要在表上创建索引。索引占用磁盘空间，并且降低添加、删除和更新行的速度。在多数情况下，索引用于数据检索的速度优势大大超过它的。
索引列可以基于数据库表中的单列或多列创建索引。多列索引使您可以区分其中一列可能有相同值的行。
如果经常同时搜索两列或多列或按两列或多列排序时，索引也很有帮助。例如，如果经常在同一查询中为姓和名两列设置判据，那么在这两列上创建多列索引将很有意义。
确定索引的有效性：
- 检查查询的 WHERE 和 JOIN 子句。在任一子句中包括的每一列都是索引可以选择的对象。
- 对新索引进行试验以检查它对运行查询性能的影响。
- 考虑已在表上创建的索引数量。最好避免在单个表上有很多索引。
- 检查已在表上创建的索引的定义。最好避免包含共享列的重叠索引。
- 检查某列中唯一数据值的数量，并将该数量与表中的行数进行比较。比较的结果就是该列的可选择性，这有助于确定该列是否适合建立索引，如果适合，确定索引的类型。
根据数据库的功能，可以在数据库设计器中创建三种索引：唯一索引、主键索引和聚集索引。有关数据库所支持的索引功能的详细信息，请参见数据库文档。
提示：尽管唯一索引有助于定位信息，但为获得最佳性能结果，建议改用主键或唯一约束。唯一索引
唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。
当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如，如果在 employee 表中职员的姓 (lname) 上创建了唯一索引，则任何两个员工都不能同姓。
主键索引
数据库表经常有一列或列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。
在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。
聚集索引
在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。
如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。
建立方式和注意事项
最普通的情况，是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述，我们先建立一个如下的表。
CREATE TABLE mytable (
id serial primary key,
category_id int not null default 0,
user_id int not null default 0,
adddate int not null default 0
);
如果你在查询时常用类似以下的语句：
SELECT * FROM mytable WHERE category_id=1;
最直接的应对之道，是为category_id建立一个简单的索引：
CREATE INDEX mytable_categoryid
ON mytable (category_id);
OK.如果你有不止一个选择条件呢？例如：
SELECT * FROM mytable WHERE category_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_categoryid_userid ON mytable (category_id,user_id);
注意到我在命名时的习惯了吗？我使用"表名_字段1名_字段2名"的方式。你很快就会知道我为什么这样做了。
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 category_id=1 AND user_id=2;
This is what Postgres 7.1 returns (exactly as I expected)
NOTICE: QUERY PLAN:
Index Scan using mytable_categoryid_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