嗯？？听到这个问题的时候，是不是有些茫然？
我连什么是索引都不是很清晰明了，你给我讲什么建立索引的时机？！！！
是的，很多同学只是有所耳闻，并且可能就是只知道索引可以优化sql效率，但是至于其所以然并不清晰。那么我们现在先谈谈什么是索引。
对于MySQL而言，官方对索引给出的定义是：索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
这个时候，我们可以了解到索引就是一种数据结构。
也可以通俗的理解：一种排好序等你来直接查询的快速查找的数据结构。所以上面也说道了可以优化sql的查询效率。
那么索引到底如何实现的呢？这里我们简单的说一下：
用mysql举例来说明，mysql支持多种存储引擎，那么各种存储引擎支持的索引也是不一样的。这里我们说到的mysql就支持多种：日报B-、B+Tree；hash；全文。
这里我们重点说一下：聚簇索引和非聚簇索引。（很多场景经常问）
在mysql的存储引擎中：MyISAM和innodb，其中分别实现的是非聚簇索引和聚簇索引。
对于两种索引结构来说：
聚簇索引：聚餐索引就是数据的物理存储顺序，通俗的讲，就是排队，比如一排人坐在位置上，我要他们全起立，按照你们个个座位的序号，给我排好队。这样，我叫第三个人出列，就可以直接找到了。
非聚簇索引：索引顺序与数据物理排序顺序无关。通俗的讲，就是你们虽然按序号坐着，但是我手上有一份名单，这名单的顺序是按照姓名的A-Z排序的。那么我叫第三个人出列，就可以直接看到这个人的唯一姓名了。
那么对于上面两种存储引擎，适用于什么场景呢。通常来说，非聚簇索引适合大量的读操作。聚簇索引适用于大量的增删改操作。
好，简单的索引拓展结束，我们重点说说使用索引。
建立索引的好处
那么建立索引有什么好处吗？这么讲，我们在图书馆找书的时候，是不是按照书标签去找书的，这样，即使在几百万的藏书中，我们也能找到自己要的书籍。这样在系统层面，我们降低了数据库的IO操作。通过索引，我们也不需要排序，直接就降低了排序的性能消耗。
那么坏处呢？
那么万物皆有双面性，在我们建立索引的同时，也就是说，我们还要对索引进行维护，也就是说，需要维护两套数据。且在对比哦库表进行增删改操作的时候，还需要对索引进行一个更新信息操作。从底层实现来说，索引也是一张库表，其中的数据内容就是表结构对应的索引字段，所以说索引也消耗了一定的存储空间。类似一种触发器机制。
那么说其弊端也显而易见了，就是维护的成本，和io读写。
总结来说，就是索引适合在高频的读操作中建立，且不适合高频的增删改操作。
那么最后面我们可以直接对索引进行一个使用的总结了。
在哪些场景适合使用索引呢？
1.在我们建立表的时候，其实默认已经将主键上建立唯一索引了。
2.当某个字段频繁的作为查询参数，查询条件的字段也建议使用，比如号码，唯一，且查询频率高
3.当我使用join进行一个链表查询，就适合使用，这样，外键也是一种查询条件频率高。
4.排序的字段，当我们对一些数据量较大的表进行一个查询且排序，例如日志表，都会使用到创建时间作为排序字段，并且来说，这些表的数据量都不小，这个时候，我们建立索引会有明显的效率提升。
5.还有我们做统计数据的时候，通常会对该字段进行一种数据的汇总统计，在分组查询的时候也是一样的意思，这个时候，也建议建立索引。
注：在建立索引的时候，组合索引建立比单个更有效果，但是不能贪多哦。
那么也有一些场景不建议使用索引：
1.表记录较少，你一共就10条数据，我还建立一个索引？可能索引的数据存储都比实际数据都多。
2.还有一种就是上面已经说到的，高频的增删改表。比如流水表，秒级的增加数据。这种表结构，我们通常不建议。
3.查询条件几乎用不到的字段。这个自己理解。
4.还有就是那种，你选择他作为查询条件，但是几乎没有条件过滤的感觉的字段。例如，性别，你说你查询男和女有多大的过滤？？
那么后面，我们肯定得讲讲存储引擎中的B树，这个可是高频面试题。