不用索引会怎样
索引是什么？
以及如何建立索引，如何使用索引来改善性能，
以及索引可能降低性能的情况；
https://segmentfault.com/a/1190000003072424
索引能够快速提高查询速度；
如果不使用索引，mysql必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行；
表越大花费的时间越多，但也不全是这样；
索引是数据结构；
所以，在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。
索引数据结构分析
这个索引是个啥结构呢？换句话说，为啥这个结构就能提高检索速度呢？
若没有索引，搜索某个记录时（例如查找name='wish'）需要搜索所有的记录，因为不能保证只有一个wish，必须全部搜索一遍
若在name上建立索引，oracle会对全表进行一次搜索，将每条记录的name值查找升序排列，然后构建索引条目（name和row_id），存储到索引段中，查询name为wish时即可直接查找对应地方
3.创建了索引并不一定就会使用，oracle自动统计表的信息后，决定是否使用索引，表中数据很少时使用全表扫描速度已经很快，没有必要使用索引
举例说明索引的工作机制
表A中有两个字段
id,name
表中现在有1000万条数据
需求：根据name查询出对应的id
如果没有索引，那就得查询表中所有记录，就得把1000万条数据都得挨个查一遍，你说慢不慢。
现在根据name建立索引，
索引表结构：
id,name,value
其中value是表A的id，以json数组的方式存放（因为会有多个name相同的情况存在）；
然后可以根据排序规则对name进行排序，
根据算法可以直接定位到name在索引表中的位置，
然后就可以取出表A 中的id所在的记录。
简而言之，就是通过建立索引，可以直达表A中的记录。
当然快了，想必须查询表A要查询1000万条数据，通过建立索引，以算法大大减少了查询量。
索引的弊端
内存增加；
资源消耗增加；
确实，索引能够极大地提高数据检索效率，也能够改善排序分组操作的性能，但有不能忽略的一个问题就是索引是完全独立于基础数据之外的一部分数据。假设在Table ta 中的Column ca 创建了索引 idx_ta_ca，那么任何更新 Column ca 的操作，MySQL在更新表中 Column ca的同时，都须要更新Column ca 的索引数据，调整因为更新带来键值变化的索引信息。而如果没有对 Column ca 进行索引，MySQL要做的仅仅是更新表中 Column ca 的信息。这样，最明显的资源消耗就是增加了更新所带来的 IO 量和调整索引所致的计算量。此外，Column ca 的索引idx_ta_ca须要占用存储空间，而且随着 Table ta 数据量的增加，idx_ta_ca 所占用的空间也会不断增加，所以索引还会带来存储空间资源消耗的增加。
