索引可以让服务器跨苏的定位到指定的位置。但是这病不是索引的唯一作用，到目前位置都可以看到，根据创建索引的数据结构不同，索引也有一些其他的附加作用。
最常见的是B-Tree索引，按照属性存储的数据，所以MySQL 可以用来做ORDER BY 和GROUP BY 操作。因为数据是有序的，所以B-Tree也就会将相关的列值存储在一起。最后，因为索引中存储了实际的列值，所以某些查询值使用索引就能够完成全部查询。据此特性，总结下来索引有如下三个优点：
1 索引大大减少了服务器要扫描的数据量。
2 索引可以帮助服务器避免排序和临时表。
3 索引可以将随机的IO变为顺序IO.
TIPS :索引是最好的解决方案吗：
索引并不总是最好的工具。总的来说，只有当索引帮助存储引擎开始查找到记录带来的好处大于其带来的额外工作时，索引才是有效的。对于非常小的表，大部分情况下全表扫描的更高效。对于中到大型的表，索引就非常有效。但是对于特大型的表，简历和使用所用的代价将会随之增长。这种情况下，则需要一种技术可以直接区分查询需要的一组数据，而不是一条一条记录的匹配。例如可以使用分区技术（以后会讲）。
如果表的数量特别多，可以建立一个元数据信息表，用来查询需要用到的某些特性。例如执行那些需要聚合多个应用分布在多个表的数据的查询，则需要记录’‘那个用户信息存储在那个表中’的元数据，这样在查询时就可以直接忽略那些不包含指定用户信息的表。对于大型系统，这是一个常用的技巧。事实上，infobright 就是使用类似的实现。对于TB级别的数据，定位单条记录的一一不大，所以经常会使用块级别元数据替代索引。