索引能够极大的提高数据检索效率，也能够改善排序分组操作的性能，但是我们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，更新数据会带来的IO量和调整索引所致的计算量的资源消耗。
是否需要创建索引？
几点原则：
1、较频繁的作为查询条件的字段应该创建索引；
2、唯一性太差的字段不适合单独创建索引，即使频繁作为查询条件；
3、更新非常频繁的字段不适合创建索引；
4、不会出现在WHERE子句中的字段不该创建索引；
我们应该 合理设计并利用索引。下面是索引的一些从原理层面的介绍，更细致的介绍在我的另一篇博文上：http://www.cnblogs.com/JK1989/p/7066046.html
1）B-Tree索引
一般来说，MySQL中的B-Tree索引的物理文件大多都是以BalanceTree的结构来存储的，也就是所有实际需要的数据都存放于Tree的LeafNode，而且到任何一个LeafNode的最短路径的长度都是完全相同的，所以我们大家都称之为B-Tree索引当然，可能各种数据库（或MySQL的各种存储引擎）在存放自己的B-Tree索引的时候会对存储结构稍作改造。如Innodb存储引擎的B-Tree索引实际使用的存储结构实际上是B+Tree，也就是在B-Tree数据结构的基础上做了很小的改造，在每一个LeafNode上面出了存放索引键的相关信息之外，还存储了指向与该LeafNode相邻的后一个LeafNode的指针信息，这主要是为了加快检索多个相邻LeafNode的效率考虑。
2）Hash索引
Hash索引在MySQL中使用的并不是很多，目前主要是Memory存储引擎使用，而且在Memory存储引擎中将Hash索引作为默认的索引类型。所谓Hash索引，实际上就是通过一定的Hash算法，将需要索引的键值进行Hash运算，然后将得到的Hash值存入一个Hash表中。然后每次需要检索的时候，都会将检索条件进行相同算法的Hash运算，然后再和Hash表中的Hash值进行比较并得出相应的信息。
Hash索引仅仅只能满足“=”,“IN”和“<=>”查询，不能使用范围查询；
Hash索引无法被利用来避免数据的排序操作；
Hash索引不能利用部分索引键查询；
Hash索引在任何时候都不能避免表扫面；
Hash索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高；
3）Full-text索引
Full-text索引也就是我们常说的全文索引，目前在MySQL中仅有MyISAM存储引擎支持，而且也并不是所有的数据类型都支持全文索引。目前来说，仅有CHAR，VARCHAR和TEXT这三种数据类型的列可以建Full-text索引。