索引本身可以起到约束的作用,比如唯一索引、主键索引都是可以起到唯一性约束的,因此在我们的数据表中,如果某个字段是唯一性的,就可以直接创建唯一性索引,或者主键爱素引。这样可以更快速地通过该索引来确定某条记录。
例如,学生表中学号是具有唯一性的字段,为该字段建立唯一性索引可以很快确定某个学生的信息,如果使用姓名的话,可能存在同名现象,从而降低查询速度。
注意: 业务上具有唯一特性的字段，即使是组合字段，也必须建成唯一索引。
某个字段在SELECT语句的WHERE条件中经常被使用到,那么就需要给这个字段创建索引了。尤其是在数据量大的情况下,创建普通索引就可以大幅提升数据查询的效率。
比如student_info数据表(含100万条数据),假设我们想要查询student_id=123110的用户信息。
索引就是让数据按照某种顺序进行存储或检索，因此当我们使用 GROUP BY 对数据进行分组查询，或者使用 ORDER BY 对数据进行排序的时候，就需要对分组或者排序的字段进行索引 。如果待排序的列有多个，那么可以在这些列上建立组合索引 。
对数据按照某个条件进行查询后再进行 UPDATE 或 DELETE 的操作，如果对 WHERE 字段创建了索引，就能大幅提升效率。原理是因为我们需要先根据 WHERE 条件列检索出来这条记录，然后再对它进行更新或删除。如果进行更新的时候，更新的字段是非索引字段，提升的效率会更明显，这是因为非索引字段更新不需要对索引进行维护。
首先,连接表的数量尽量不要超过3张,因为每增加一张表就相当于增加了一次嵌套的循环,数量级增长会非常快,严重景响查询的效率。
其次,对WHERE条件创建索引,因为WHERE才是对数据条件#的过滤。如果在数据量非常大的情况下,没有WHERE条件过滤念是非常可怕的。
最后,对用于连接的字段创建索引,并且该字段在多张表中的关关型必须一致。比如course_id在student_info表和course表中中都为int(11)类型,而不能一个为int另一个为varchar类型。
我们这里所说的类型大小指的就是该类型表示的数据范围的大小
我们在定义表结构的时候要显式的指定列的类型,以整数类型为例,有TINYINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT等,它们占用的存储空间依次递增,能表示的整数范围当然也是依次递增。如果我们想要对某个整数列建立索引的话,在表示的整数范围允许的情况下,尽量让索引列使用较小的类型,比如我们能使用INT就不要使用BIGINT,能使用MEDIUMINT就不要使用INT。这是因为:
假设我们的字符串很长,那存储一个字符串就需要占用很大的存储空间。在我们需要为这个字符串列建立索引时,那就意味着在对应的B+树中有这么两个问题:
我们可以通过截取字段的前面一部分内容建立索引,这个就叫前缘素引。这样在查找记录时虽然不能精确的定位到记录的位置,但是能定位到相应前缀所在的位置,然后根据前缀相同的记录的主键值回表查询完整的字符串值。既节约空间,又减少了字符串的比较时间,还大体能解决排序的问题。
例如:
create table shop(address varchar(120) not null);
alter table shop add index(address(12));
计算选择度:
count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)
# 举例:
select count(distinct left(address,10)) / count(*) as sub10, -- 截取前10个字符的选择度
count(distinct left(address,15)) / count(*) as sub11, -- 截取前15个字符的选择度
count(distinct left(address,20)) / count(*) as sub12, -- 截取前20个字符的选择度
count(distinct left(address,25)) / count(*) as sub13 -- 截取前25个字符的选择度
from shop;
因为二级索引中不包含完整的address列信息，所以无法对前12个字符相同，后边的字符不同的记录进行排序,所以使用索引列前缀的方式无法支持使用索引排序，只能使用文件排序。
列的基数 指的是某一列中不重复数据的个数,比方说某个列包含值2,5,8,2,5,8,2,5,8,虽然有9条记录,但该别的基数却是3。也就是说在记录行数一定的情况下,列的基数越大,该列中的值越分散;列的基数越小,该列中的值越集中。这个例的基数指标非常重要,直接影响我们是否能有效的利用索引。最好为列的基数大的列简历索引,为基数太小的列的简历索引效媒可能不好。
可以使用公式select count(distinct a)/count(*)fromt1计算区分度,越接近1越好,一般超过33%就算比较高效的索引了。
联合索引尽量把区分度搞(散列性高)的列放在前面。
这样也可以较少的建立一些索引。同时，由于"最左前缀原则"，可以增加联合索引的使用率。
WHERE条件 (包括 GROUP BY、ORDER BY) 里用不到的字段不需要创建索引，索引的价值是快速定位，如果起不到定位的字段通常是不需要创建索引的。
如果表记录太少,比如少于1000个,那么是不需要创建索引的表记录太少,是否创建索引对查询效率的影响并不大。甚至说,查询花费的时间可能比遍历索引的时间还要短,索引可能不会产生优化效果。
在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立索引,但字段中如果有大量重复数据,也不用创建索引。比如在学生表的"性别"字段上只有"男"与"女"两个不同值,因此无须建立索引。如果建立索引,不但不会提高查询效率,反而会严重降低数据更新速度。
第一层含义：频繁更新的字段不一定要创建索引。因为更新数据的时候，也需要更新索引，如果索引太多，在更新索引的时候也会造成负担，从而影响效率。
第二层含义：避免对经常更新的表创建过多的索引，并且索引中的列尽可能少。此时，虽然提高了查询速度，同时却降低更新表的速度。
例如身份证、UUID(在索引比较时需要转为ASCII，并且插入时可能造成页分裂)、MD5、HASH、无序长字 符串等。
表中的数据被大量更新，或者数据的使用方式被改变后，原有的一些索引可能不再需要。数据库管理员应当定期找出这些索引，将它们删除，从而减少索引对更新操作的影响。