索引

在我们的超市信息系统刚刚开始运营的时候，因为数据量很少，每一次的查询都能很快拿到结果。但是，系统运转时间长了以后，数据量不断地累积，变得越来越庞大，很多查询的速度就变得特别慢。这个时候，我们可以采用了 MySQL 提供的高效访问数据的方法—— 索引，有效解决这个问题。

索引是什么

如果你去过图书馆，应该会知道图书馆的检索系统。图书馆为图书准备了检索目录，包括书名、书号、对应的位置信息，包括在哪个区、哪个书架、哪一层。我们可以通过书名或书号，快速获知书的位置，拿到需要的书。

MySQL 中的索引，就相当于图书馆的检索目录，它是帮助 MySQL 系统快速检索数据的一种存储结构。我们可以在索引中按照查询条件，检索索引字段的值，然后快速定位数据记录的位置，这样就不需要遍历整个数据表了。而且，数据表中的字段越多，表中数据记录越多，速度提升越是明显。

我们来举个例子，进一步解释下索引的作用。这里要用到销售流水表（demo.trans），表结果如下：

mysql> DESCRIBE demo.trans;
+---------------+----------+------+-----+---------+-------+
| Field         | Type     | Null | Key | Default | Extra |
+---------------+----------+------+-----+---------+-------+
| itemnumber    | int      | YES  |     | NULL    |       |
| quantity      | text     | YES  |     | NULL    |       |
| price         | text     | YES  |     | NULL    |       |
| transdate     | datetime | YES  |     | NULL    |       |
| actualvalue   | text     | YES  |     | NULL    |       |
| barcode       | text     | YES  |     | NULL    |       |
| cashiernumber | int      | YES  |     | NULL    |       |
| branchnumber  | int      | YES  |     | NULL    |       |
| transuniqueid | text     | YES  |     | NULL    |       |
+---------------+----------+------+-----+---------+-------+
9 rows in set (0.00 sec)

某个门店的销售流水表有 400 万条数据，现在我要查看一下商品编号是 100 的商品在 2023-10-18 这一天的销售情况，查询代码如下：

mysql> SELECT
    ->     quantity,
    ->     price,
    ->     transdate
    -> FROM demo.trans
    -> WHERE
    ->     transdate >= '2023-10-18'
    ->     AND transdate < '2023-10-19'
    ->     AND itemnumber = 100;
+----------+--------+---------------------+
| quantity | price  | transdate           |
+----------+--------+---------------------+
| 1.000    | 220.00 | 2023-10-18 00:00:00 |
| 1.000    | 220.00 | 2023-10-18 00:00:00 |
+----------+--------+---------------------+
2 rows in set (8.08 sec)

可以看到，结果总共有 2 条记录，可是却花了 8 秒钟，非常慢。同时，这里我没有做表的关联，这只是单表的查询，而且只是一个门店几个月的数据而已。而总部是把所有门店的数据都汇总到一起，查询速度更慢，这样的查询效率，我们肯定是不能接受的。怎么解决这个问题呢？

这时，我们就可以给数据表添加索引。

单字段索引

如何创建

MySQL 支持单字段索引和组合索引，而单字段索引比较常用，我们先来学习下创建单字段索引的方法。

如何创建单字段索引？

创建单字段索引，一般有 3 种方式：

你可以通过 CREATE 语句直接给存在的表创建索引，这种方式比较简单；
可以在创建表的同时创建索引；
可以通过修改表来创建索引。

直接给数据表创建索引的语法如下：

CREATE INDEX 索引名 ON TABLE 表名 (字段);

创建表的同时创建索引的语法如下所示：

CREATE TABLE 表名
(
字段 数据类型,
….
{ INDEX | KEY } 索引名(字段)
)

修改表时创建索引的语法如下所示：

ALTER TABLE 表名 ADD { INDEX | KEY } 索引名 (字段);

给表设定主键约束或者唯一性约束的时候，MySQL 会自动创建主键索引或唯一性索引。

举个小例子，我们可以给表 demo.trans 创建索引如下：

mysql> CREATE INDEX index_trans ON demo.trans (transdate);
Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

CREATE INDEX index_trans ON demo.trans (transdate(10));

在 MySQL 8 中，无法为 datetime 类型的列指定索引长度。datetime 类型所占用的存储空间是固定的，无法通过索引长度进行调整。MySQL 8 将会根据完整的 datetime 值来创建索引。如果需要调整存储空间或提高索引性能，可以考虑其他的优化策略，如合适的索引类型、创建组合索引等。

mysql> SELECT
    ->     quantity,
    ->     price,
    ->     transdate
    -> FROM demo.trans
    -> WHERE
    ->     transdate >= '2023-10-18'
    ->     AND transdate < '2023-10-19'
    ->     AND itemnumber = 100;
+----------+--------+---------------------+
| quantity | price  | transdate           |
+----------+--------+---------------------+
| 1.000    | 220.00 | 2023-10-18 00:00:00 |
| 1.000    | 220.00 | 2023-10-18 00:00:00 |
+----------+--------+---------------------+
2 rows in set (0.30 sec)

可以看到，加了索引之后，这一次我们只用了 0.3 秒，比没有索引的时候，快了 20 多倍。这么大的差距，说明索引对提高查询的速度确实很有帮助。那么，索引是如何做到这一点的呢？下面我们来学习下单字段索引的作用原理。

作用原理

要知道索引是怎么起作用的，我们需要借助 MySQL 中的 EXPLAIN 这个关键字。

EXPLAIN 关键字能够查看 SQL 语句的执行细节，包括表的加载顺序，表是如何连接的，以及索引使用情况等。

“explain” 是 MySQL 中的一个关键字，用于解释查询语句的执行计划。

mysql> EXPLAIN
    -> SELECT
    ->     quantity,
    ->     price,
    ->     transdate
    -> FROM demo.trans
    -> WHERE
    ->     transdate >= '2023-10-18'
    ->     AND transdate < '2023-10-19'
    ->     AND itemnumber = 100;
+----+-------------+-------------+------------+-------+-------------------+-------------------+---------+------+------+----------+-----------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------------+------------+-------+-------------------+-------------------+---------+------+------+----------+-----------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | trans | NULL | range | index_trans | index_trans | 6 | NULL | 5411 | 10.00 | Using index condition; Using where; Using MRR |
+----+-------------+-------------+------------+-------+-------------------+-------------------+---------+------+------+----------+-----------------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

解析下代码里的关键内容：

type=range：表示使用索引查询特定范围内容的数据记录。
- "type"是"explain"命令中的一个字段，表示MySQL在执行查询时所使用的访问类型。"type"字段的值越优秀，查询的性能就越好。以下是"explain"命令中"type"字段可能的值及其含义：
- “system”：表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特例。
- “const”：通过索引一次就找到了，const用于比较primary key或者unique索引。因为只匹配一行数据，所以很快。例如，将主键置于WHERE列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量。
- “eq_ref”：类似于ref，区别在于使用的是唯一索引。对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者unique key作为关联条件。
- “ref”：使用非唯一索引或者唯一索引的前缀部分，返回匹配某个单独值的所有行。本质上也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独值的行，然而，它可能会找到多个符合条件的行，所以它应该属于查找和扫描的混合体。
- “range”：只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。key列显示使用了哪个索引。这个类型通常出现在对索引进行范围限制的查询中，虽然也可能是使用=操作符的常量查询。
- “index”：Full Index Scan，索引全扫描，和ALL一样，也是把全表扫描一遍。该类型查询效率极低，应该尽量避免。
- “ALL”：Full Table Scan，将遍历全表以找到匹配的行。这个效率低，应该尽量避免这种情况。
rows=5411：表示需要读取的记录数。
possible_keys=index_trans：表示可以选择的索引是 index_trans。
key=index_trans：表示实际选择的索引是 index_trans。
extra=Using index condition;USing where; Using MRR：这里面的信息对 SQL 语句执行细节做了进一步的解释，包含 3 层含义：第一个是执行时使用了索引，第二个执行时通过 WHERE 条件进行了筛选，第三个是使用了顺序磁盘读取的策略。

通过上面这个例子，我们可以发现，有了索引之后，MySQL 在执行 SQL 语句的时候多了一种优化的手段。也就是说，在查询的时候，可以先通过查询索引快速定位，然后再找到对应的数据进行读取，这样就大大提高了查询的速度。

选择索引字段

在刚刚的查询中，我们是选择 transdate（交易时间）字段来当索引字段，你可能会问，为啥不选别的字段呢？这是因为，交易时间是查询条件。MySQL 可以按照交易时间的限定 “2023 年 10 月 18 日” ，在索引中而不是数据表中寻找满足条件的索引记录，在通过索引记录中的指针来定位数据表中的数据。这样，索引就能发挥作用了。

不过，你有没有想过，itemnumber 字段也是查询条件，能不能用 itemnumber 来创建一个索引呢？

mysql> CREATE INDEX index_trans_itemnumber ON demo.trans (itemnumber);
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

然后查看效果：

mysql> SELECT
    ->     quantity,
    ->     price,
    ->     transdate
    -> FROM demo.trans
    -> WHERE
    ->     transdate >= '2023-10-18'
    ->     AND transdate < '2023-10-19'
    ->     AND itemnumber = 100;
+----------+--------+---------------------+
| quantity | price  | transdate           |
+----------+--------+---------------------+
| 1.000    | 220.00 | 2023-10-18 00:00:00 |
| 1.000    | 220.00 | 2023-10-18 00:00:00 |
+----------+--------+---------------------+
2 rows in set (0.38 sec)

我们发现，用 itemnumber 创建索引之后，查询速度跟之前差不多，基本在同一个数量级。

这是为啥呢？我们来看下 MySQL 的运行计划：

mysql> EXPLAIN
    -> SELECT
    ->     quantity,
    ->     price,
    ->     transdate
    -> FROM demo.trans
    -> WHERE
    ->     transdate >= '2023-10-18'
    ->     AND transdate < '2023-10-19'
    ->     AND itemnumber = 100;
+----+-------------+-------+------------+------+------------------------------------+------------------------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys                      | key                    | key_len | ref   | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+------------------------------------+------------------------+---------+-------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | trans | NULL       | ref  | index_trans,index_trans_itemnumber | index_trans_itemnumber | 5       | const |    1192 |   0.14 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+------------------------------------+------------------------+---------+-------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

我们可以发现，“possible_keys=index_trans,index_trans_itemnumber”，就是说 MySQL 认为可以选择的索引确实有 2 个，一个是用 translate 字段创建的索引 index_trans，另一个是用 item number 字段创建的索引 index_trans_itemnumber。

key= index_trans_itemnumber，说明 MySQL 实际选择使用的索引是 itemnumber 字段创建的索引 index_trans_itemnumber。而 rows=1192，就表示实际读取的数据记录数只有 1192 个，比用 transdate 创建的索引 index_trans的实际读取记录数要少，这就是 MySQL 选择使用 itemnumber 索引的原因。

所以，我建议你在选择索引字段的时候，要选择那些经常被用做筛选条件的字段。这样才能发挥索引的作用，提升检索的效率。

组合索引

在实际工作中，有时会遇到比较复杂的数据表，这种表包括的字段比较多，经常需要通过不同的字段筛选数据，特别是数据表中包含多个层级信息。比如我们的销售流水表就包含了门店信息、收款信息和商品信息这 3 个层级信息。门店对应多个门店里的收款机，每个收款机对应多个这台收款机销售出去的商品。我们经常要把这些层次信息作为筛选条件，来进行查询。这个时候单字段的索引往往不容易发挥出索引的最大功效，可以使用组合索引。

单字段索引效果

现在，先看看单字段索引的效果，我们分别用 brandnumber 和 cashiernumber 来创建索引：

mysql> CREATE INDEX index_trans_branchnumber ON demo.trans (branchnumber);
Query OK, 0 rows affected (41.49 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

 mysql> CREATE INDEX index_trans_cashiernumber ON demo.trans (cashiernumber);
Query OK, 0 rows affected (41.95 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

有了门店编号和收款机编号的索引，我们就可以尝试以门店编号、收款机编号和商品编号为查询条件，来验证索引是不是生效。

mysql> SELECT
    ->     itemnumber,
    ->     quantity,
    ->     price,
    ->     transdate
    -> FROM demo.trans
    -> WHERE
    ->     branchnumber = 11
    ->     AND cashiernumber = 1
    ->     AND itemnumber = 100;
+------------+----------+--------+---------------------+
| itemnumber | quantity | price | transdate |
+------------+----------+--------+---------------------+
| 100 | 1.000 | 220.00 | 2022-07-11 09:18:35 |
| 100 | 1.000 | 220.00 | 2022-09-06 21:21:58 |
| 100 | 1.000 | 220.00 | 2022-11-10 15:00:11 |
| 100 | 1.000 | 220.00 | 2022-12-25 14:28:06 |
| 100 | 1.000 | 220.00 | 2023-01-09 20:21:44 |
| 100 | 1.000 | 220.00 | 2023-02-08 10:45:05 |
+------------+----------+--------+---------------------+
6 rows in set (0.31 sec)

结果有 6 条记录，查询时间是 0.31 秒，跟只创建商品编号索引差不多。

mysql> EXPLAIN
    -> SELECT
    ->     itemnumber,
    ->     quantity,
    ->     price,
    ->     transdate
    -> FROM demo.trans
    -> WHERE
    ->     branchnumber = 11
    ->     AND cashiernumber = 1
    ->     AND itemnumber = 100;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------------------------------------------------------------------+------------------------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys                                                             | key                    | key_len | ref   | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------------------------------------------------------------------+------------------------+---------+-------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | trans | NULL       | ref  | index_trans_itemnumber,index_trans_branchnumber,index_trans_cashiernumber | index_trans_itemnumber | 5       | const |    1192 |    20.50 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------------------------------------------------------------------+------------------------+---------+-------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.31 sec)

MySQL 有 3 个索引可以用，分别是 branchnumber 创建的 index_trans_branchnumber、用 cashiernumber 创建的 index_trans_cashiernumber 和用 itemnumber 创建的 index_trans_itemnumber。

最后，MySQL 还是选择了 index_trans_itemnumber，实际筛选的记录数是 1192，花费了 0.31 秒。

为什么 MySQL 会这样选呢？这是因为，优化器现在有 3 种索引可以用，分别是商品编号索引、门店编号索引和收款机号索引。优化器发现，商品编号索引世纪搜索的记录数最少，所以最后就选择了这种索引。

所以，如果有多个索引，并且这些索引的字段同时作为筛选字段出现在查询中的时候，MySQL 会选择最优的索引来执行查询操作。

能不能让这几个筛选字段同时发挥作用呢？这就需要用到组合索引。组合索引，就是包含多个字段的索引。MySQL 最多支持由 16 个字段组成的组合索引。

如何创建组合索引

创建组合索引的语法结果与创建单字段索引相同，不同的是相比单字段索引，组合索引可以使用多个字段。

直接给数据表创建索引的语法如下：

CREATE INDEX 索引名 ON TABLE 表名 (字段1，字段2，...);

创建表的同时创建索引：

CREATE TABLE 表名
(
字段 数据类型,
….
{ INDEX | KEY } 索引名(字段1，字段2，...)
)

修改表时创建索引：

ALTER TABLE 表名 ADD { INDEX | KEY } 索引名 (字段1，字段2，...);

现在，针对刚刚的查询场景，我们就可以通过创建组合索引，发挥多个字段的筛选作用。

具体做法就是，我们给销售流水表创建一个由 3 个字段 branchnumber、cashiernumber、itemnumber 组成的组合索引。

CREATE INDEX
    index_branchnumber_cashiernumber_itemnumber ON demo.trans (
        branchnumber,
        cashiernumber,
        itemnumber
    );

有了组合索引，刚刚的查询速度就更快了。

mysql> SELECT
    ->     itemnumber,
    ->     quantity,
    ->     price,
    ->     transdate
    -> FROM demo.trans
    -> WHERE
    ->     branchnumber = 11
    ->     AND cashiernumber = 1
    ->     AND itemnumber = 10;
+------------+----------+--------+---------------------+
| itemnumber | quantity | price | transdate |
+------------+----------+--------+---------------------+
| 100 | 1.000 | 220.00 | 2022-07-11 09:18:35 |
| 100 | 1.000 | 220.00 | 2022-09-06 21:21:58 |
| 100 | 1.000 | 220.00 | 2022-11-10 15:00:11 |
| 100 | 1.000 | 220.00 | 2022-12-25 14:28:06 |
| 100 | 1.000 | 220.00 | 2023-01-09 20:21:44 |
| 100 | 1.000 | 220.00 | 2023-02-08 10:45:05 |
+------------+----------+--------+---------------------+
6 rows in set (0.00 sec)

几乎是瞬间完成，不超过 10 毫秒。我们再来看下 MySQL 的执行计划。

mysql> EXPLAIN
    -> SELECT
    ->     itemnumber,
    ->     quantity,
    ->     price,
    ->     transdate
    -> FROM demo.trans
    -> WHERE
    ->     branchnumber = 11
    ->     AND cashiernumber = 1
    ->     AND itemnumber = 100;
+----+-------------+-------+------------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+---------------------------------------------+---------+-------------------+------+----------+-------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-------+------------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+---------------------------------------------+---------+-------------------+------+----------+-------+| 1 | SIMPLE | trans | NULL | ref | index_trans_itemnumber,index_trans_branchnumber,index_trans_cashiernumber,index_branchnumber_cashiernumber_itemnumber | index_branchnumber_cashiernumber_itemnumber | 15 | const,const,const | 6 | 100.00 | NULL |+----+-------------+-------+------------+------+------------------------------------------------------

mysql> EXPLAIN
    -> SELECT
    ->     itemnumber,
    ->     quantity,
    ->     price,
    ->     transdate
    -> FROM demo.trans
    -> WHERE
    ->     branchnumber = 11
    ->     AND cashiernumber = 1
    ->     AND itemnumber = 100;
+----+-------------+-------+------------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+---------------------------------------------+---------+-------------------+------+----------+-------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-------+------------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+---------------------------------------------+---------+-------------------+------+----------+-------+| 1 | SIMPLE | trans | NULL | ref | index_trans_itemnumber,index_trans_branchnumber,index_trans_cashiernumber,index_branchnumber_cashiernumber_itemnumber | index_branchnumber_cashiernumber_itemnumber | 15 | const,const,const | 6 | 100.00 | NULL |+----+-------------+-------+------------+------+------------------------------------------------------

这个查询，MySQL 可以用到的索引有 4 个：

index_trans_itemnumber；
index_trans_branchnumber；
index_trans_cashiernumber；
我们刚才用 branchnumber、cashiernumber 和 itemnumber 创建的组合索引 Index_branchnumber_cashiernumber_itemnumber。

MySQL 选择了组合索引，筛选后读取的记录只有 6 条。组合索引被充分利用，筛选更加精准，所以非常快。

作用原理

下面我就来讲讲组合索引的工作原理。

组合索引的多个字段是有序的，遵循左对齐的原则。比如我们创建的组合索引，排序的方式是 branchnumber、cashiernumber 和 itemnumber。因此，筛选的条件也要遵循从左向右的原则，如果中断，那么，断点后面的条件就没有办法利用索引了。

比如说我们刚才的条件，branchnumber = 11 AND cashiernumber = 1 AND itemnumber = 100，包含了从左到右的所有字段，所以可以最大限度使用全部组合索引。

假如把条件换成 “cashiernumber = 1 AND itemnumber = 100”，由于我们的组合索引是按照 branchnumber、cashiernumber 和 itemnumber 的顺序建立的，最左边的字段 branchnumber 没有包含到条件当中，中断了，所以这个条件完全不能使用组合索引。

类似的，如果筛选的是一个范围，如果没有办法无法精确定位，也相当于中断。比如“branchnumber > 10 AND cashiernumber = 1 AND itemnumber = 100”这个条件，只能用到组合索引中 branchnumber>10 的部分，后面的索引就都用不上了。我们来看看 MySQL 的运行计划：

mysql> EXPLAIN 
-> SELECT
-> itemnumber,quantity,price,transdate
-> FROM
-> demo.trans
-> WHERE
-> branchnumber > 10 AND cashiernumber = 1 AND itemnumber = 100;
+----+-------------+-------+------------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+------------------------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+------------------------+---------+-------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | trans | NULL | ref | index_trans_itemnumber,index_trans_branchnumber,index_trans_cashiernumber,index_branchnumber_cashiernumber_itemnumber | index_trans_itemnumber | 5 | const | 1192 | 20.50 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+------------------------+---------+-------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.02 sec)

mysql> EXPLAIN 
-> SELECT
-> itemnumber,quantity,price,transdate
-> FROM
-> demo.trans
-> WHERE
-> branchnumber > 10 AND cashiernumber = 1 AND itemnumber = 100;
+----+-------------+-------+------------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+------------------------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+------------------------+---------+-------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | trans | NULL | ref | index_trans_itemnumber,index_trans_branchnumber,index_trans_cashiernumber,index_branchnumber_cashiernumber_itemnumber | index_trans_itemnumber | 5 | const | 1192 | 20.50 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+------------------------+---------+-------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.02 sec)

果然，MySQL 没有选择组合索引，而是选择了用 itemnumber 创建的普通索引 index_trans_itemnumber。因为如果只用组合索引的一部分，效果没有单字段索引那么好。

总结

这篇文章我们学习了什么是索引、如何创建和使用索引。索引可以非常显著地提高数据查询的速度，数据表里包含的数据越多，效果越显著。我们应该选择经常被用做筛选条件的字段来创建索引，这样才能通过索引缩小实际读取数据表中数据的范围，发挥出索引的优势。如果有多个筛选的字段，而且经常一起出现，也可以用多个字段来创建组合索引。

如果你要删除索引，就可以用：

DROP INDEX 索引名 ON 表名;

当然，有的索引不能用这种方法删除，比如主键索引，你就必须通过修改表来删除索引。语法如下：

ALTER TABLE 表名 DROP PRIMARY KEY；

最后，我来跟你说说索引的成本。索引能够提升查询的效率，但是建索引也是有成本的，主要有 2 个方面，一个存储空间的开销，还有一个是数据操作上的开销。

存储空间的开销，是指索引需要单独占用存储空间。
数据操作上的开销，是指一旦数据表有变动，无论是插入一条新数据，还是删除一条旧的数据，甚至是修改数据，如果涉及索引字段，都需要对索引本身进行修改，以确保索引能够指向正确的记录。

因此，索引也不是越多越好，创建索引有存储开销和操作开销，需要综合考虑。