雖然這些資料都存在於乙個user表中，但是物理上，這些資料可能儲存在分散的資料塊中。
查詢lily這個人的資訊, 已知lily的identity為2， select * fromuser where identity= 2.
在查詢的時候，首先找到這個表的第一條記錄所在的資料庫位址，然後發現identity為1，並不是所需要的值，然後在這個資料庫的底端，找到了下乙個資料塊的位址。（這個類似於鍊錶），如此一來，查詢了5次才找到了所需要的值。（為了簡單起見，我們考慮identity不能有重複值）
為了加快搜尋速度，這裡就出現了索引。索引是對某個字段進行排序的一種方式。對錶中的某個字段建立索引會建立另一種資料結構，其中儲存著字段的值，每個值又指向與它相關的記錄。這種索引的資料結構是經過排序的，因而可以對其執行二分查詢。
對上個表的identity欄位進行索引，就是在資料庫儲存空間上建立一塊專用的控制項，把user表的所有的identity欄位的值拿出來放到這裡，並且對這些值進行排序，並且每個值都攜帶著這個identity對應的行所在資料塊的位址。因為identity是進過排序的，按照一定的資料結構儲存的，所以資料庫引擎在查詢的時候，比如說查詢identity為5，引擎就會計算，5大概在整個排序結構的大致地方，然後到那裡去拿出這個值看看是不是，不是的話就再次相應的向左或者向右移動去尋找。（這裡用到的知識都是大學時候的資料結構的知識，二分法查詢，相對於毫無頭緒的乙個乙個的查詢，二分法的查詢速度明顯的提高，達到了log2 n，其實這有多快我也不明白，反正就記得當時學的時候，確實是比一般查詢快多了。）
通俗的來講，就是根據你指定的列，建立乙個遵循一定資料結構的區域，這些區域可以快速定位到相應資料庫字段所在的磁碟位址。
索引的好處是特別明顯的，那就是大大的提高了查詢的速度。但是相對應的也帶來了一些不好的地方。
第一，建立索引和維護索引要耗費時間，這種時間隨著資料量的增加而增加。
第二，索引需要佔物理空間，除了資料表佔資料空間之外，每乙個索引還要佔一定的物理空間，如果要建立聚簇索引，那麼需要的空間就會更大。
第三，當對表中的資料進行增加、刪除和修改的時候，索引也要動態的維護，這樣就降低了資料的維護速度。
最後還有一點需要注意的是，我們在資料庫上對於某個字段建立了索引，那麼什麼情況下才走索引呢？
比如 select * from user where identity= 2 這條語句，是走索引查詢的。因為是否走索引取決於這條查詢語句的where子句。資料庫引擎發現你的where語句中有identity，那麼就會從identity的索引資料結構中進行檢索。曾經看到有人說select *會降低檢索速度，這個跟索引沒關係，select * 降低檢索速度，是因為從資料庫伺服器端到客戶端的網路傳輸是有時間的，select * 中難免包含著不必要的字段，所以傳輸起來會比較慢。
接下來單純的比較一下select * 與select 單個欄位在速度上的區別。如果資料量非常非常大的話，這種速度上的差別是非常明顯的。下邊這個例子，是從相同的資料庫表中去拿資料。
當只是返回乙個out_id欄位的時候，你可以看到49秒鐘的時候就處理了30萬條資料。
這時候我們使用select * 這種方式，我們發現，在用事一分鐘的時候，才處理了3萬條資料。
從上邊的對比中我們可以看出，在資料量非常大而且資料表字段非常多的時候，這兩種方式在檢索時間上的差別還是非常大的。
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