1. where右边使用独立的列

2. 前缀索引和索引选择性

前缀索引：索引最开始的部分字符，可以大大节约索引空间，从而提供索引效率；
索引选择性：不重复的索引值和数据表记录的总数的比值，范围在0-1之间，比值越大，表示索引的选择性越高，则查询效率越高。

3 对于blob，text或很长的varchar类型的列，必须使用前缀索引，因为MySQL不允许索引这些列的完整长度。

demo分析如下：

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于是，我们此时可以确定合适的前缀索引：

ALTER TABLE sakila.city_demo ADD KEY （city(7)）;

4.多列索引

在多个列上建立独立的单列索引大部分情况下并不能提高MySQL的查询性能。

• 当服务器对多个索引做相交操作时（通常是多个AND条件），通常意味着需要一个包含所有相关列的多列索引，而不是多个独立的单列索引；
• 当服务器对多个索引做联合操作时（通常有多个OR条件），通常需要耗费大量CPU和内存资源在算法的缓存、排序和合并操作上，特别是其中有些索引的选择性不高，需要合并扫描返回的大量数据的时候；
• 更重要的是，优化器不会把这些计算到“查询成本”中，优化器只关心随机页面读取。这会使得查询的成本被低估，导致执行计划还不如直接走全表扫描。这样做不但会消耗更多的CPU和内存资源，还可能影响查询的并发性，还不如在MySQL更早的版本一样，将查询改写成union的方式往往更好。、

5 选择合适的索引列顺序

索引的顺序依赖于使用该索引的查询，并且同时需要考虑如何更好地满足排序和分组的需要（下面内容适用B-tree索引）。

在一个多列的B-tree索引中，索引列的顺序意味着索引首先按照最左列进行排序，其次是第二列，所以，索引可以按照升序或者降序进行扫描，以满足精确符号列顺序的ORDER BY、GROUP BY和DISTINCT等子句的查询需求。

如何选择列顺序有一个经验法则：将选择性最高的列放到索引的最前列。然而这通常不如避免随机IO和排序那么重要，考虑这个问题需要更全面。

当不需要考虑排序和分组时，将选择性最高的列放在前面通常是最好的。这时候索引的作用只是用于优化Where条件的查找。然而，性能不只是依赖所有索引列的选择性（整体基数），也和查询条件的具体值有关，也就是和值的分布有关。这和前面说的选择前缀的长度需要考虑的地方一样，可能需要根据哪些运行频率最高的查询来调整索引列的顺序，让这种情况下索引的选择性最高。
demo如下：

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6 聚簇索引

聚簇索引不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。InnoDB聚簇索引实际上在同一个结构中保存了B-tree索引和数据行。当表有聚簇索引时，它的索引行实际上存放在索引的叶子页中。术语“聚簇”表示数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起。因为无法同时把数据行存放在两个不同的地方，所以一个表只能有一个聚簇索引。

7 覆盖索引

通常大家都会根据查询的where条件来创建合适的索引，不过这只是索引优化的一个方面。设计优秀的索引应该考虑到整个查询，而不单单是where条件部分。索引确实是一种查找数据的高效方式，但是MySQL也可以使用索引来直接获取列的数据，这样就不需要读取数据行。如果索引的叶子节点中已经包含要查询的数据，那么还有什么必要回表查询呢？如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称之为“覆盖索引”。

不是所有的类型的索引都可以成为覆盖索引。覆盖索引必须要存储索引列的值，而哈希索引、空间索引和全文索引等都不存储索引列的值。所以MySQL只能使用Be-tree所以做覆盖索引。
demo1：

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demo2:

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有办法解决以上的两个问题，需要重写查询并巧妙地设计索引。先将索引扩展至覆盖三个数据列（artist，title，prod_id），然后按如下方式重写查询：

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8 使用索引扫描来做排序

MySQL有两种方式可以生成有序的结果：1.排序操作；2.按索引顺序扫描。
如果Explain出来的type列的值是“index”,则说明使用了索引扫描来做排序。

扫描索引本身是很快的，因为只需要从一条索引记录移动到紧接着的下一条记录。但如果索引不能覆盖查询所需的全部列，那就不得不扫描每一条索引记录就都回表查询一次对应的行。这基本上都是随机I/O，因此按索引顺序读取数据的速度通常要比顺序地全表扫描慢，尤其是在I/O密集型的工作负载时。

MySQL可以使用同一个所以既满足排序，又用于查找行，因此，如果可能，设计索引应该尽可能同时满足这两种任务，这样是最好的。

只有当索引的列顺序和ORDER BY子句的顺序完全一致，并且所有列的排序方向（倒序或正序）都一样时，MySQL才能够使用索引来对结果做排序。如果查询需要关联多张表，则只有当ORDER BY子句引用的字段全部为第一个表时，才能使用索引来做排序。ORDER BY子句和查找型查询的限制是一样的，需要满足最左前缀的要求。

9 压缩（前缀压缩）索引

MyISAM使用前缀压缩来减少索引的大小，从而让更多的索引可以放入内存中，这在某些情况下能极大地提高性能。压缩块使用更少的空间，代价是某些操作可能更慢。因为每个值的压缩前缀都依赖前面的值，所以MyISAM查找时无法在索引块使用二分查找而只能从头开始扫描。

10 冗余和重复索引

应避免，因为MySQL需要单独维护重复的索引，并且优化器在优化查询的时候也需要逐个地进行考虑，这会影响性能。

11 索引案例学习

• 1 支持多种过滤条件
  考虑使用频率，考虑字段选择性，创建不同的组合索引，适用不同的查询条件。
  可以在索引中加入更多的列，并通过IN（）的方式覆盖那些WHERE子句中的列。但这种技巧也不能滥用，否则可能会带来麻烦。因为每额外增加一个in条件，优化器需要做的组合都将以指数形式增加。

  
  
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• 2 避免多个范围条件

  
  
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• 3 优化排序
  对于那些选择性非常低的列，可以增加一些特殊的索引来做排序。

  
  
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