1、考虑下面的情况，
mysql> desc student;
+----------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+----------+-------------+------+-----+---------+-------+
| SCHOOL | varchar(64) | YES | | NULL | |
| NAME | varchar(64) | YES | | NULL | |
| birthday | date | YES | | NULL | |
+----------+-------------+------+-----+---------+-------+
3 rows in set
mysql> select * from student;
+--------+----------+------------+
| SCHOOL | NAME | birthday |
+--------+----------+------------+
| NUM_1 | Andy | 1985-08-20 |
| NUM_1 | Andy | 1989-08-20 |
| NUM_2 | Bill | 1983-08-20 |
| NUM_2 | Caroline | 1984-06-20 |
| NUM_3 | Bill | 1982-08-10 |
+--------+----------+------------+
5 rows in set
2、我要select * from student where school='NUM_2'; 这个查询必须要全表扫描（也就是遍历所有的记录），效率会很差。
3、对字段school建立索引，也就是把每条记录school字段的值取出来，进行排序，也就是索引。
4、索引的结构是B+Tree，是一种优化的二叉搜索树。节点包含多个元素值，每个元素值前后各有指针指向子节点，相邻两个元素值定义了子节点的上限和下限，叶子节点的指针指向数据库的记录，为了避免在树节点上下往返，会把枝节点的值拉到叶子节点，并且前一个叶子节点指向下一个叶子节点。
5、索引为什么可以提高访问效率？
存储引擎不需要遍历所有记录（全表扫描）来获取需要的记录，而是从索引的根节点出发，与元素值比较，找到合适的指针进入下层节点，两个元素值定义了下层节点的上限和下限，这样很快进入到叶子节点，最后定位到数据库中的记录。因为，索引结构是有序的，查找范围数据的效率也很高。