SQL Indexes Explained with Tables

Let’s use a larger 学生 (Students) table for our examples:

学生表 (Students)

学号 (ID)	姓名 (Name)	年龄 (Age)	班级 (Class)	分数 (Score)
1	张三	18	A班	85
2	李四	19	B班	92
3	王五	20	A班	78
…	…	…	…	…
9998	赵六	18	B班	96
9999	钱七	21	A班	88
10000	孙八	19	C班	91

Assume this table has 10,000 rows.

1. 创建索引

sql

-- 在姓名列上创建索引
CREATE INDEX idx_student_name ON 学生 (姓名);

-- 在班级和分数列上创建复合索引
CREATE INDEX idx_class_score ON 学生 (班级, 分数);

2. 不使用索引的查询

sql

1	SELECT * FROM 学生 WHERE 姓名 = '张三';

假设执行时间：100ms（需要全表扫描）

3. 使用索引的查询

sql

1	SELECT * FROM 学生 WHERE 姓名 = '张三';

假设执行时间：5ms（使用了idx_student_name索引）

4. 复合索引的使用

sql

-- 有效使用复合索引
SELECT * FROM 学生 WHERE 班级 = 'A班' AND 分数 > 90;

-- 部分使用复合索引
SELECT * FROM 学生 WHERE 班级 = 'A班';

-- 不使用复合索引
SELECT * FROM 学生 WHERE 分数 > 90;

5. 索引对INSERT的影响

插入10,000条记录的时间比较：

无索引：约1秒
有索引（姓名和班级+分数）：约1.2秒

6. EXPLAIN语句

使用EXPLAIN语句可以查看查询的执行计划，了解索引的使用情况：

sql

1	EXPLAIN SELECT * FROM 学生 WHERE 姓名 = '张三';

可能的输出：

Code

+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------------------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key              | key_len | ref   | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------------------+---------+-------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | 学生  | NULL       | ref  | idx_student_name | idx_student_name | 768     | const |    1 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------------------+---------+-------+------+----------+-------------+

这个输出表明查询使用了idx_student_name索引，预计只需要检查1行数据。