MySQL是目前最常用的关系型数据库管理系统之一，它支持索引来优化数据的查询效率。在处理大规模数据时，索引的作用尤为明显。本文将介绍在MySQL中，如何处理200万数据并达到高效的索引效果。

首先，我们需要了解什么是索引。在MySQL中，索引是一种数据结构，它可以大大提高数据查询的速度。简单来讲，它是将表中的数据按照某一列的值进行排序，形成一张索引表，以便快速定位需要查询的数据。

然而，索引并不是越多越好。过多的索引也会降低数据库的性能，因为索引本身也需要占用存储空间，且每次数据操作都需要更新所有相关的索引。

在设计索引时，需要根据实际业务需求和数据量大小来选择适当的列进行索引。通常来讲，主键列、外键列和经常被用于查询的列都是优先考虑的对象。

CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`username` varchar(50) DEFAULT NULL,
`password` varchar(50) DEFAULT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `username_index` (`username`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

以上是一个简单的用户表创建语句，其中包含了主键和一个基于用户名的索引。当数据量很小时，我们可以直接使用SELECT语句来查询需要的数据。

SELECT * FROM `user` WHERE username = 'admin';

但是，当数据量增加到100万、200万、500万甚至更多时，这种方式就会变得缓慢且不灵活。这时，我们需要优化查询语句，如使用LIMIT限制结果集大小，使用ORDER BY进行排序等。

SELECT * FROM `user` WHERE username = 'admin' LIMIT 10;

在使用ORDER BY时，最好针对排序的列进行索引，以快速定位数据。

SELECT * FROM `user` ORDER BY age DESC LIMIT 100;

除了单个列的索引外，MySQL还支持复合索引，即多个列的值组合在一起形成的索引。复合索引可用于多条件查询，并且可以提升查询性能。

CREATE TABLE `order` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`user_id` int(11) DEFAULT NULL,
`order_no` varchar(50) DEFAULT NULL,
`order_time` datetime DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `user_order_index` (`user_id`, `order_no`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

以上是一个常用的订单表创建语句，其中包含了主键和一个基于用户ID和订单号的复合索引。当需要查询某个用户的某个订单时，直接使用这个复合索引进行查询即可。

SELECT * FROM `order` WHERE user_id = 1001 AND order_no = '202109010001';

综上所述，MySQL的索引是数据库中一项重要的性能优化方案。通过基于实际业务需求的索引设计和智能的查询方式，可以达到高效的查询效果。