第一:選擇唯一性索引
唯一性索引的值是唯一的,可以更快捷的通過該索引來確定某條記錄.
2.索引的列為where 后面經常作為條件的字段建立索引
如果某個字段經常作為查詢條件,而且又有較少的重復列或者是唯一咧可以考慮作為索隱列
經常作為查詢條件的列作為索引會提高速度
3.位經常需要進行排序.分組和聯合操作的的字段建立索引.
order by group by distinct union
這種情況下在查詢的時候排序會浪費很多的時間,
如果為其建立索引可以有效的避免排序操作.
4.限制索引的的數目,索引的數目多,對系統的資源也是一種消耗,刪除修改也會費資源.
5.勁量使用數據量少的索引. 或者索引前綴索引.
如果索引的值很長, 查詢速度就會受到影響.
6．盡量使用前綴來索引
如果索引字段的值很長，最好使用值的前綴來索引。例如，TEXT和BLOG類型的字段，進行全文檢索
會很浪費時間。如果只檢索字段的前面的若干個字符，這樣可以提高檢索速度。
7.刪除不再使用的索引.數據或者業務變更,數據方式變更就需要,刪除無用的索引.
8.小表不應該建立索引.
這篇文章主要記錄，我對如何找未使用索引的理解及風險(目前還未找到理想方法)，能像oracle保存執行計划，根據執行計划(v$sql_plan)來判斷索引使用情況是比較安全。當然oracle的index monitor特性類似percona的userstat有比較大的風險。
以下四個工具(方法)是在mysql找未使用索引比較方便，但都存在一定風險
1、mysqlidxchx
2、pt-index-usage
3、userstat
4、check-unused-keys
1、mysqlidxchx工具很長時間沒有更新，但主要用來分析general log、slow.log，來判斷實例中那個索引是可以刪除，但這個工具沒有經過實戰，風險很大。
2、pt-index-usage原理來類似mysqlidxchx，執行過程中性能消耗比較嚴重，如果要在生產庫上部署，最好在凌晨業務低鋒時使用，pt-index-usage只支持slow.log格式的文件，如果要全面分析整個實例索引使用情況，需要long_query_time設置成0，才能把所以的sql記錄下來，但同時會對磁盤空間造成壓力，同時pt-index-usage對大文件分析就是件痛苦的事。當然pt-index-usage可以考慮部分表索引使用情況的確認。
3、最看好的userstat，收集信息性能優越，成本低。這個patch是google貢獻的(userstat_running)，percona把它改名成userstat，默認是不開啟的，開啟是會收集客戶端、索引、表、線程信息存儲在CLIENT_STATISTICS、INDEX_STATISTICS、TABLE_STATISTICS、THREAD_STATISTICS。Userstat的bug導致的問題太嚴重，直接導致mysql crash，到目前淘寶生產環境還沒有使用。
4、Ryan Lowe的check-unused-keys腳本基於userstat，能夠比較方便輸出需要刪除的索引。
小結：mysql能把每條sql執行計划保存在性能視圖中，寫入性能視圖成本是非常小，用戶可以根據執行計划來判斷索引使用情況，分析執行計划突變的監控。
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簡單記憶建議索引的原則是 :唯一列 經常被查詢 排序 預先建立索引 總體控制數量 使用字段少的列索引 前綴索引 刪除無用 小表不建
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不走索引的原因:
1.沒有查詢條件沒where 后面的內容 查詢條件沒索引
2.查詢條件沒引導列. 沒有有索引的列
3.查詢數量是超過表的一部分,mysql30%,oracle 20%
4.索引失效,索引插入過多可能發生意外失效
5.查詢條件使用函數在索隱列上面.計算等.
查詢條件使用函數在索引列上，或者對索引列進行運算，運算包括(+，-，*，/，! 等)
錯誤的例子：select * from test where id-1=9; 正確的例子：select * from test where id=10;
6.對小表查詢
7.統計數據不真實.
8.CBO計算走索引花費過大的情況
9查詢條件字符串和數字等的隱式轉換.
10.!= <>
11.%% 兩個百分號不走索引,開始的結尾的百分號走索引.
14 not in not exist in 勁量轉換為union
15, time 和date 時間格式不一致
16.17,B-tree索引is null不會走,is not null會走,位圖索引 is null,is not null 都會走
索隱列避免空列,一般選非空的列.
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MyISAM 存儲引擎索引鍵長度總和不能超過1000 字節；
BLOB 和TEXT 類型的列只能創建前綴索引；
MySQL 目前不支持函數索引；
使用不等於（!= 或者<>）的時候MySQL 無法使用索引；
過濾字段使用了函數運算后（如abs(column)），MySQL 無法使用索引；
Join 語句中Join 條件字段類型不一致的時候MySQL 無法使用索引；
使用LIKE 操作的時候如果條件以通配符開始（ '%abc...'）MySQL 無法使用索引；
使用非等值查詢的時候MySQL 無法使用Hash 索引；
在我們使用索引的時候，需要注意上面的這些限制，
尤其是要注意無法使用索引的情況，因為這很容易讓我們因為疏忽而造成極大的性能隱患。