索引可以讓服務器快速定位到表的指定位置.但是這并不是索引的唯一作用,到目前為止可以看到,根據創建索引的數據結構不同,索引也有一些其他的附加作用 最常見的B-Tree索引,按照順序存儲數據,所以mysql可以用來做order by和group by操作,因為數據是有序的,所以B-Tree也就將相關的列值都存儲在一起.最后因為索引中存儲了實際的列值,所以某些查詢只使用索引就能夠完成全部查詢.據此特性,總結下來索引有如下三個優點 1. 索引大大減少了服務器需要掃描的數據量 2. 索引可以幫助服務器避免排序和臨時表 3. 索引可以將隨機I/O變為順序I/O "索引"這個主題建議閱讀  這書詳細介紹了如何計算索引的成本和作用,如何評估查詢速度,如何分析索引維護的代價和其帶來的好處等 書中介紹了如何評價一個索引是否適合某個查詢的"三星系統", **索引將相關的記錄放到一起則獲得一星. 如果索引中的數據順序和查找中的順序一致則獲得二星. 如果索引中的列包含了查詢中的需要的全部列則獲得"三星"** ---- 索引是最好的解決方案嗎? 索引并不總是最好的工具.總的來說,只有當索引幫助存儲引擎快速查找到記錄帶來的好處大于其帶來的額外工作時,索引才是有效的,對于非常小的表,大部分情況下簡單的全表掃描更高效. 對于中大型的表,索引就非常有效, 但對于特大型的表,建立和使用索引的代價將隨之增長.這種情況下,則需要一種技術可以直接區分查詢需要的一組數據,而不是一條記錄一條記錄的匹配,例如可以使用分區技術 如果表的數量特別多,可以建立一個元數據信息表,用來查詢需要用到的某些特性,例如執行哪些需要聚合多個應用分布在多個表的數據的查詢,則需要記錄"那個用戶的信息存儲在那個表中"的元數據,這樣在查詢時就可以直接忽略那些不包含指定用戶信息的表 對于大型系統,這是一個常用的技巧,事實上,Infobright就是使用類似的實現.對于TB級的數據,定位單條記錄的意義不大,所以經常會使用塊級別元數據技術來替代索引