问一下索引的问题，都说索引是提高查询效率，我就有点不明白，假如一个查询，有一个where条件，没有索引，和加上索引，为什么加了就快，有没有索引不都是根据where去查询
这就好比你有一本字典，你说直接翻正文还是先翻目录再翻正文，哪个快？
索引你可以理解为一个缩略图
主要包括以下五大类：
整数类型：BIT、BOOL、TINY INT、SMALL INT、MEDIUM INT、 INT、 BIG INT
浮点数类型：FLOAT、DOUBLE、DECIMAL
字符串类型：CHAR、VARCHAR、TINY TEXT、TEXT、MEDIUM TEXT、LONGTEXT、TINY BLOB、BLOB、MEDIUM BLOB、LONG BLOB
日期类型：Date、DateTime、TimeStamp、Time、Year
其他数据类型：BINARY、VARBINARY、ENUM、SET、Geometry、Point、MultiPoint、LineString、MultiLineString、Polygon、GeometryCollection等
问题解答：
索引在数据库查询中的作用和原理：
索引是一种特殊的数据结构，它可以帮助我们快速定位到存储在数据库表中的数据。在数据库查询时，索引可以减少查询范围，从而提高查询效率。
在没有索引的情况下，数据库会对表中的每一行数据进行遍历比对来找到满足where条件的数据。而当我们在where条件上创建了索引后，数据库不需要遍历整个表，而是通过索引的数据结构快速定位到满足where条件的数据，从而减少了比对的次数，提高了查询效率。
索引的原理是基于B+树或哈希表。常见的数据库索引是基于B+树实现的。
B+树是一种平衡二叉树，可以快速地定位到目标数据。在B+树中，数据按照索引字段的顺序进行排列，在每个节点中存储了一部分数据和指向子节点的指针。通过对B+树的遍历，可以从根节点开始逐层定位到目标数据。而在B+树叶子节点上存储了完整的数据记录，这样就可以减少磁盘IO操作，提高查询效率。
哈希表是一种根据索引字段的哈希值进行数据存储和查找的数据结构。在哈希表中，通过将索引字段经过哈希函数计算得到一个哈希值，再将数据存储在对应的哈希值位置上。在查询时，通过计算索引字段的哈希值，就可以快速定位到存储目标数据的位置，从而提高查询效率。
当一个查询有一个where条件且有索引时，加了索引的查询会更快的原因是： - 使用了索引的查询可以跳过很多无关行的搜索，提高了查询效率。 - 索引可以对数据进行排序，使数据库可以更方便地根据where条件进行查找。
需要注意的是，并不是所有情况下的索引都会提高查询效率。在一些特殊情况下，索引可能会失效，例如使用了不适合索引的查询条件，或者数据量过小，索引并没有起到优化的作用。因此，在使用索引优化查询时，还需要根据具体的场景和数据特点进行综合考虑和调优。
这是一个关于索引作用和原理的比较抽象的问题，没有明确的代码解决方案。但通过以上的解答，希望可以对索引的作用和原理有更加清晰的理解。