為了形象地對比兩者，再建一個表：
CREATE TABLE myIndex ( i_testID INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,在這 10000 條記錄裡面 7 上 8 下地分布了 5 條 vc_Name="erquan" 的記錄，只不過 city,age,school 的組合各不相同。
來看這條T-SQL：
SELECT i_testID FROM myIndex WHERE vc_Name='erquan' AND vc_City='鄭州' AND i_Age=25;首先考慮建MySQL單列索引：
在vc_Name列上建立了索引。執行 T-SQL 時，MySQL 很快將目標鎖定在了vc_Name=erquan 的 5 條記錄上，取出來放到一中間結果集。在這個結果集裡，先排除掉 vc_City 不等於"鄭州"的記錄，再排除 i_Age 不等於 25 的記錄，最後篩選出唯一的符合條件的記錄。
雖然在 vc_Name 上建立了索引，查詢時MYSQL不用掃描整張表，效率有所提高，但離我們的要求還有一定的距離。同樣的，在 vc_City 和 i_Age 分別建立的MySQL單列索引的效率相似。
為了進一步搾取 MySQL 的效率，就要考慮建立組合索引。就是將 vc_Name,vc_City，i_Age 建到一個索引裡：
ALTER TABLE myIndex ADD INDEX name_city_age (vc_Name(10),vc_City,i_Age);建表時，vc_Name 長度為 50，這裡為什麼用 10 呢？因為一般情況下名字的長度不會超過 10，這樣會加速索引查詢速度，還會減少索引文件的大小，提高 INSERT 的更新速度。
執行 T-SQL 時，MySQL 無須掃描任何記錄就到找到唯一的記錄。
肯定有人要問了，如果分別在 vc_Name,vc_City，i_Age 上建立單列索引，讓該表有 3 個單列索引，查詢時和上述的組合索引效率一樣嗎？大不一樣，遠遠低於我們的組合索引。雖然此時有了三個索引，但 MySQL 只能用到其中的那個它認為似乎是最有效率的單列索引。
建立這樣的組合索引，其實是相當於分別建立了
vc_Name,vc_City,i_Age vc_Name,vc_City vc_Name這樣的三個組合索引!為什麼沒有 vc_City，i_Age 等這樣的組合索引呢？這是因為 MySQL 組合索引“最左前綴”的結果。簡單的理解就是只從最左面的開始組合。並不是只要包含這三列的查詢都會用到該組合索引，下面的幾個 T-SQL 會用到：
SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name="erquan" AND vc_City="鄭州"
SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name="erquan"
而下面幾個則不會用到：
SELECT * FROM myIndex WHREE i_Age=20 AND vc_City="鄭州"
