1.选择唯一性索引
唯一性索引的值时唯一的，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地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。
2.为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引
经常需要ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT和UNION等操作的字段，排序操作会浪费很多事件。如果为其建立索引，可以有效地避免排序操作。
3.为常作为查询条件的字段建立索引
如果某个字段经常用来做查询条件，那么该字段的查询速度会影响整个表的查询速度。因此，为这杨的字段建立索引，可以提高整个表的查询速度。
4.限制索引的数目
索引的数据不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。修改表时，对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引，会使更新表变得浪费时间。
5.尽量使用前缀来索引
如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引。例如，TEXT和BLOG类型的字段，进行全文检索会很浪费时间。如果只检索字段的前面若干个字符，这样可以提高检索速度。
6.尽量使用数据量少的索引
如果索引的值很长，那么查询的速度会收到影响。例如，对一个CHAR（100）类型的字段进行全文检索需要的时间肯定要比对CHAR（1000）类型的字段需要的时间要多。
7.删除不再使用或者很少使用的索引
标钟数据被大量更新，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，将他们删除，从而减少索引对更新操作的影响。
8.最左前缀匹配原则，非常重要的原则。
mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询（>、<、between、like）就停止匹配，比如a1=" " and = “ ”
b = “ 2” c=“ ” > 3 and d=4 如果建立（a,b,c,d）顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立（a,b,d,c）的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
9. = 和 in 可以乱序
比如 a=1 and b=2 and c=3 建立（a,b,c）索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化索引可以识别的形式。
10.尽量选择区分度高的列作为索引。
区分度的公式是count（distinct col ）/ count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能再大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值么？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫面10条记录
11.索引列不能参与计算，保持列“干净”
比如from_unixtime(create_time)=' 2014-05-29'就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该携程create_time=unix_timestamp(' 2014-05-29')；
12.尽量的扩展索引，不要新建索引。
比如表中已经有a的索引，现在要加（a,b）的索引，那么只需要修改原来的索引即可
13.当单个索引字段查询数据很多，区分度都不是很大时，则需要考虑建立联合索引来提高查询效率。
注意：选择索引的最终目的是为了使查询的速度变快。上面给出的原则是最基本的准则，但不能拘泥于上面的准则。读者要在以后的学习和工作中进行不断的实践。根据应用的实际情况进行分析和判断，选择最合适的索引方式。
标准sql执行顺序
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逻辑查询处理的步骤序号
二
1、先存数据，再建索引
有索引的好处是搜索比较快，但是在有索引的前提下进行插入、更新操作会很慢
2、不要对规模小的数据表建立索引，数据量超过300的表应该有索引；
对于规模小的数据表建立索引不仅不会提高功能，相反使用索引查找可能比见到那的全表扫描还要慢而且建索引还会占用一部划分的存储空间
3、当对表的查询操作比更新操作频率更高时，对该表建立索引
4、在不同值较少的字段上不必要建立索引，如性别字段
5、对于查询操作中频繁使用的列建立索引，不对很少或从不作为查询条件的列建立索引
6、表的主键、外键必须有索引；
7、经常出现在where子句中的字段，特别时达标的字段，应该建立索引；
8、索引应该建在选择性高的字段上；在SQL语句中经常进行GROUP BY、ORDER BY的字段上建立索引；
9、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引
【避免全表扫描的方法】
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及order by设计的列上建立索引.
2.应尽量避免在where子句中对字段进行null值判断，否则将导致引擎放弃使用索引二进行全表扫描。
如：select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=0
3.应尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。
4.应尽量避免在where子句中使用or来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
如：select id from t where num=10 or num=20可以这样查询：select id from t where num=10 union all select id from t where num=20
5.in和not in也要慎用，否则会导致全表扫描
如：select id form t where num in （1，2，3）对于连续的数值，能用between就不用in了：select id form t where num between 1 and 3
6.下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like “李%”若要提高效率，可以考虑全文检索。
7.避免在索引列上使用计算，也就是说，应尽量在where子句中对字段进行表达式操作和函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
如：select id from t where num/2=100 应该为：select id from t where num=100*2
select id from t where substring(name,1,3)='a,b,c'，name以abc开头的id，应改为：select id from t wher name like 'abc%'
8.很多时候用exists代替in是一个好的选择：exists用于检查子查询是否至少会返回一行数据，该子查询实际上并不返回任何数据，而是返回值true或false。
select num from a where num in (select num from b)
用下面的语句替换：select num from a where exists (select 1 from b where num = a.num)
9.任何地方都不要使用select * from t，用具体的字段列表代替 "*"，不要返回用不到的任何字段。
10.用>=替代 >
高效：select * from EMP where DEPTNO >=4
低效：select * from EMP where DEPTNO >3
两者的区别在于，前者DBMS将直接跳到第一个DEPT 等于4的记录，而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录。
11.用where子句替换having子句
【注意】
1.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male，female几乎各一般，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
2.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的select的效率，但同时也降低了insert及update的效率，因为insert或update时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数量最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用的列上建的索引是否有必要。
3.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会诸葛比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
4.尽可能地使用varchar/nvarchar代替char/nchar，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
5.避免频繁创价和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
6.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用select into代替create table，避免造成大量log，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
7.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先truncate table，然后drop table，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
8.尽量避免是u与哦那个游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
9.在所有的存储过程和触发的开始处设置SET NOCOUTN ON，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF。无需在执行存储过程中和触发器的每个语句后向客户端发送DONE_IN_PROC消息。
10.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
11.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
