索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
什么是索引
数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。
例如这样一个查询：select * from table1 where id=44。如果没有索引，必须遍历整个表，直到ID等于44的这一行被找到为止；有了索引之后(必须是在ID这一列上建立的索引)，直接在索引里面找44（也就是在ID这一列找），就可以得知这一行的位置，也就是找到了这一行。可见，索引是用来定位的。
第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
第二，可以大大加快 数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
第四，在使用分组和排序 子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。
也许会有人要问：增加索引有如此多的优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢？这种想法固然有其合理性，然而也有其片面性。虽然，索引有许多优点，但是，为表中的每一个列都增加索引，是非常不明智的。这是因为，增加索引也有许多不利的一个方面。
第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。
索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此，在创建索引的时候，应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。一般来说，应该在这些列上创建索引，例如：
在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；
在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；
在经常用在连接的列上，这 些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；
在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；
在经常需要排序的列上创 建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；
在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。
同样，对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点：
第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因 为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。
第二，对于那 些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。
第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。
第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索 引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因 此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。
索引的特征
索引有两个特征，即唯一性索引和复合索引。
唯一 性索引保证在索引列中的全部数据是唯一的，不会包含冗余数据。如果表中已经有一个主键约束或者唯一性键约束，那么当创建表或者修改表时，SQL Server自动创建一个唯一性索引。然而，如果必须保证唯一性，那么应该创建主键约束或者唯一性键约束，而不是创建一个唯一性索引。当创建唯一性索引 时，应该认真考虑这些规则：当在表中创建主键约束或者唯一性键约束时，SQL Server自动创建一个唯一性索引；如果表中已经包含有数据，那么当创建索引时，SQL Server检查表中已有数据的冗余性；每当使用插入语句插入数据或者使用修改语句修改数据时，SQL Server检查数据的冗余性：如果有冗余值，那么SQL Server取消该语句的执行，并且返回一个错误消息；确保表中的每一行数据都有一个唯一值，这样可以确保每一个实体都可以唯一确认；只能在可以保证实体 完整性的列上创建唯一性索引，例如，不能在人事表中的姓名列上创建唯一性索引，因为人们可以有相同的姓名。
复合索引就是一个索引创建 在两个列或者多个列上。在搜索时，当两个或者多个列作为一个关键值时，最好在这些列上创建复合索引。当创建复合索引时，应该考虑这些规则：最多可以把16个列合并成一个单独的复合索引，构成复合索引的列的总长度不能超过900字节，也就是说复合列的长度不能太长；在复合索引中，所 有的列必须来自同一个表中，不能跨表建立复合列；在复合索引中，列的排列顺序是非常重要的，因此要认真排列列的顺序，原则上，应该首先定义最唯一的列，例 如在（COL1，COL2）上的索引与在（COL2，COL1）上的索引是不相同的，因为两个索引的列的顺序不同；为了使查询优化器使用复合索引，查询语 句中的WHERE子句必须参考复合索引中第一个列；当表中有多个关键列时，复合索引是非常有用的；使用复合索引可以提高查询性能，减少在一个表中所创建的 索引数量。
索引的类型
索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种，聚簇索引 是按照数据存放的物理位置为顺序的，而非聚簇索引就不一样了；聚簇索引能提高多行检索的速度，而非聚簇索引对于单行的检索很快。
聚簇索引的体系结构
索 引的结构类似于树状结构，树的顶部称为叶级，树的其它部分称为非叶级，树的根部在非叶级中。同样，在聚簇索引中，聚簇索引的叶级和非叶级构成了一个树状结构，索引的最低级是叶级。在聚簇索引中，表中的数据所在的数据页是叶级，在叶级之上的索引页是非叶级，索引数据所在的索引页是非叶级。在聚簇索引中，数据值的顺序总是按照升序排列。
应该在表中经常搜索的列或者按照顺序访问的列上创建聚簇索引。当创建聚簇索引时，应该考虑这些因素：每一个表只能有一个聚簇索引，因为表中数据的物理顺序 只能有一个；表中行的物理顺序和索引中行的物理顺序是相同的，在创建任何非聚簇索引之前创建聚簇索引，这是因为聚簇索引改变了表中行的物理顺序，数据行按 照一定的顺序排列，并且自动维护这个顺序；关键值的唯一性要么使用UNIQUE关键字明确维护，要么由一个内部的唯一标识符明确维护，这些唯一性标识符是 系统自己使用的，用户不能访问；聚簇索引的平均大小大约是数据表的百分之五，但是，实际的聚簇索引的大小常常根据索引列的大小变化而变化；在索引的创建过 程中，SQL Server临时使用当前数据库的磁盘空间，当创建聚簇索引时，需要1.2倍的表空间的大小，因此，一定要保证有足够的空间来创建聚簇索引。
当 系统访问表中的数据时，首先确定在相应的列上是否存在有索引和该索引是否对要检索的数据有意义。如果索引存在并且该索引非常有意义，那么系统使用该索引访问表中的记录。系统从索引开始浏览到数据，索引浏览则从树状索引的根部开始。从根部开始，搜索值与每一个关键值相比较，确定搜索值是否大于或者等于关键值。这一步重复进行，直到碰上一个比搜索值大的关键值，或者该搜索值大于或者等于索引页上所有的关键值为止。
非聚簇索引的体系结构
非聚簇索引的结构也是树状结构，与聚簇索引的结构非常类似，但是也有明显的不同。
在非聚簇索引中，叶级仅包含关键值，而没有包含数据行。非聚簇索引表示行的逻辑顺序。 非聚簇索引有两种体系结构：一种体系结构是在没有聚簇索引的表上创建非聚簇索引，另一种体系结构是在有聚簇索引的表上创建非聚簇索引。
如 果一个数据表中没有聚簇索引，那么这个数据表也称为数据堆。当非聚簇索引在数据堆的顶部创建时，系统使用索引页中的行标识符指向数据页中的记录。行标识符存储了数据所在位置的信息。数据堆是通过使用索引分配图（IAM）页来维护的。IAM页包含了数据堆所在簇的存储信息。在系统表sysindexes中，有一个指针指向了与数据堆相关的第一个IAM页。系统使用IAM页在数据堆中浏览和寻找可以插入新的记录行的空间。这些数据页和在这些数据页中的记录 没有任何的顺序并且也没有链接在一起。在这些数据页之间的唯一的连接是IAM中记录的顺序。当在数据堆上创建了非聚簇索引时，叶级中包含了指向数据页的行 标识符。行标识符指定记录行的逻辑顺序，由文件ID、页号和行ID组成。这些行的标识符维持唯一性。非聚簇索引的叶级页的顺序不同于表中数据的物理顺序。 这些关键值在叶级中以升序维持。
当非聚簇索引创建在有聚簇索引的表上的时候，系统使用索引页中的指向聚簇索引的聚簇键。聚簇键存储了数据的位置信息。如果某一个表有聚簇索引，那么非聚簇 索引的叶级包含了映射到聚簇键的聚簇键值，而不是映射到物理的行标识符。当系统访问有非聚簇索引的表中数据时，并且这种非聚簇索引创建在聚簇索引上，那么 它首先从非聚簇索引来找到指向聚簇索引的指针，然后通过使用聚簇索引来找到数据。
当需要以多种方式检索数据时，非聚簇索引是非常有用的。当创建非聚簇索引时，要考虑这些情况：在缺省情况下，所创建的索引是非聚簇索引；在每一个表上面，可以创建不多于249个非聚簇索引，而聚簇索引最多只能有一个。
系统如何访问表中的数据
一 般地，系统访问数据库中的数据，可以使用两种方法：表扫描和索引查找。第一种方法是表扫描，就是指系统将指针放置在该表的表头数据所在的数据页上，然后按照数据页的排列顺序，一页一页地从前向后扫描该表数据所占有的全部数据页，直至扫描完表中的全部记录。在扫描时，如果找到符合查询条件的记录，那么就将这条记录挑选出来。最后，将全部挑选出来符合查询语句条件的记录显示出来。第二种方法是使用索引查找。索引是一种树状结构，其中存储了关键字和指向包含关键字所在记录的数据页的指针。当使用索引查找时，系统沿着索引的树状结构，根据索引中关键字和指针，找到符合查询条件的的记录。最后，将全部查找到的符合查询语句条件的记录显示出来。
在SQL Server中，当访问数据库中的数据时，由SQL Server确定该表中是否有索引存在。如果没有索引，那么SQL Server使用表扫描的方法访问数据库中的数据。查询处理器根据分布的统计信息生成该查询语句的优化执行规划，以提高访问数据的效率为目标，确定是使用 表扫描还是使用索引。
索引的选项
在创建索引时，可以指定一些选项，通过使用这些选项，可以优化索引的性能。这些选项包括FILLFACTOR选项、PAD_INDEX选项和SORTED_DATA_REORG选项。
使 用FILLFACTOR选项，可以优化插入语句和修改语句的性能。当某个索引页变满时，SQL Server必须花费时间分解该页，以便为新的记录行腾出空间。使用FILLFACTOR选项，就是在叶级索引页上分配一定百分比的*空间，以便减少页 的分解时间。当在有数据的表中创建索引时，可以使用FILLFACTOR选项指定每一个叶级索引节点的填充的百分比。缺省值是0，该数值等价于100。在 创建索引的时候，内部索引节点总是留有了一定的空间，这个空间足够容纳一个或者两个表中的记录。在没有数据的表中，当创建索引的时候，不要使用该选项，因 为这时该选项是没有实际意义的。另外，该选项的数值在创建时指定以后，不能动态地得到维护，因此，只应该在有数据的表中创建索引时才使用。
PAD_INDEX 选项将FILLFACTOR选项的数值同样也用于内部的索引节点，使内部的索引节点的填充度与叶级索引的节点中的填充度相同。如果没有 指定FILLFACTOR选项，那么单独指定PAD_INDEX选项是没有实际意义的，这是因为PAD_INDEX选项的取值是由FILLFACTOR选 项的取值确定的。
当创建聚簇索引时，SORTED_DATA_REORG选项清除排序，因此可以减少建立聚簇索引所需要的时间。当在一个已经 变成碎块的表上创建或者重建聚 簇索引时，使用SORTED_DATA_REORG选项可以压缩数据页。当重新需要在索引上应用填充度时，也使用该选项。当使用SORTED_DATA_REORG选项时，应该考虑这些因素：SQL Server确认每一个关键值是否比前一个关键值高，如果都不高，那么不能创建索引；SQL Server要求1.2倍的表空间来物理地重新组织数据；使用SORTED_DATA_REORG选项，通过清除排序进程而加快索引创建进程；从表中物理 地拷贝数据；当某一个行被删除时，其所占的空间可以重新利用；创建全部非聚簇索引；如果希望把叶级页填充到一定的百分比，可以同时使用 FILLFACTOR选项和SORTED_DATA_REORG选项。
索引的维护
为了维护系统性能，索引在创建之后，由于频繁地对数据进行增加、删除、修改等操作使得索引页发生碎块，因此，必须对索引进行维护。
使 用DBCC SHOWCONTIG语句，可以显示表的数据和索引的碎块信息。当执行DBCC SHOWCONTIG语句时，SQL Server浏览叶级上的整个索引页，来确定表或者指定的索引是否严重碎块。DBCC SHOWCONTIG语句还能确定数据页和索引页是否已经满了。当对表进行大量的修改或者增加大量的数据之后，或者表的查询非常慢时，应该在这些表上执行DBCC SHOWCONTIG语句。当执行DBCC SHOWCONTIG语句时，应该考虑这些因素：当执行DBCC SHOWCONTIG语句时，SQL Server要求指定表的ID号或者索引的ID号，表的ID号或者索引的ID号可以从系统表sysindexes中得到；应该确定多长时间使用一次DBCC SHOWCONTIG语句，这个时间长度要根据表的活动情况来定，每天、每周或者每月都可以。
使用DBCC DBREINDEX语句重建表的一个或者多个索引。当希望重建索引和当表上有主键约束或者唯一性键约束时，执行DBCC DBREINDEX语句。除此之外，执行DBCC DBREINDEX语句还可以重新组织叶级索引页的存储空间、删除碎块和重新计算索引统计。当使用执行DBCC DBREINDEX语句时，应该考虑这些因素：根据指定的填充度，系统重新填充每一个叶级页；使用DBCC DBREINDEX语句重建主键约束或者唯一性键约束的索引；使用SORTED_DATA_REORG选项可以更快地创建聚簇索引，如果没有排列关键值， 那么不能使用DBCC DBREINDEX语句；DBCC DBREINDEX语句不支持系统表。另外，还可以使用数据库维护规划向导自动地进行重建索引的进程。
统计信息是存储在SQL Server中的列数据的样本。这些数据一般地用于索引列，但是还可以为非索引列创建统计。SQL Server维护某一个索引关键值的分布统计信息，并且使用这些统计信息来确定在查询进程中哪一个索引是有用的。查询的优化依赖于这些统计信息的分布准确 度。查询优化器使用这些数据样本来决定是使用表扫描还是使用索引。当表中数据发生变化时，SQL Server周期性地自动修改统计信息。索引统计被自动地修改，索引中的关键值显著变化。统计信息修改的频率由索引中的数据量和数据改变量确定。例如，如 果表中有10000行数据，1000行数据修改了，那么统计信息可能需要修改。然而，如果只有50行记录修改了，那么仍然保持当前的统计信息。除了系统自 动修改之外，用户还可以通过执行UPDATE STATISTICS语句或者sp_updatestats系统存储过程来手工修改统计信息。使用UPDATE STATISTICS语句既可以修改表中的全部索引，也可以修改指定的索引。
使用SHOWPLAN和STATISTICS IO语句可以分析索引和查询性能。使用这些语句可以更好地调整查询和索引。SHOWPLAN语句显示在连接表中使用的查询优化器的每一步以及表明使用哪一 个索引访问数据。使用SHOWPLAN语句可以查看指定查询的查询规划。当使用SHOWPLAN语句时，应该考虑这些因素。SET SHOWPLAN_ALL语句返回的输出结果比SET SHOWPLAN_TEXT语句返回的输出结果详细。然而，应用程序必须能够处理SET SHOWPLAN_ALL语句返回的输出结果。SHOWPLAN语句生成的信息只能针对一个会话。如果重新连接SQL Server，那么必须重新执行SHOWPLAN语句。STATISTICS IO语句表明输入输出的数量，这些输入输出用来返回结果集和显示指定查询的逻辑的和物理的I/O的信息。可以使用这些信息来确定是否应该重写查询语句或者 重新设计索引。使用STATISTICS IO语句可以查看用来处理指定查询的I/O信息。
就象SHOWPLAN语句一样，优化器隐藏也用来 调整查询性能。优化器隐藏可以对查询性能提供较小的改进，并且如果索引策略发生了改变，那么这种优化器隐 藏就毫无用处了。因此，限制使用优化器隐藏，这是因为优化器隐藏更有效率和更有柔性。当使用优化器隐藏时，考虑这些规则：指定索引名称、当index_id为0时为使用表扫描、当index_id为1时为使用聚簇索引；优化器隐藏覆盖查询优化器，如果数据或者环境发生了变化，那么必须修改优 化器隐藏。
索引调整向导
索引调整向导是一种工具，可以分析一系列数据库的查询语句，提供使用一系列数据库索引的建议，优化整个查询语句的性能。对于查询语句，需要指定下列内容：
查询语句，这是将要优化的工作量
包含了这些表的数据库，在这些表中，可以创建索引，提高查询性能
在分析中使用的表
在分析中，考虑的约束条件，例如索引可以使用的最大磁盘空间
这 里指的工作量，可以来自两个方面：使用SQL Server捕捉的轨迹和包含了SQL语句的文件。索引调整向导总是基于一个已经定义好的工作量。如果一个工作量不能反映正常的操作，那么它建议使用的索 引不是实际的工作量上性能最好的索引。索引调整向导调用查询分析器，使用所有可能的组合评定在这个工作量中每一个查询语句的性能。然后，建议在整个工作量 上可以提高整个查询语句的性能的索引。如果没有供索引调整向导来分析的工作量，那么可以使用图解器立即创建它。一旦决定跟踪一条正常数据库活动的描述样 本，向导能够分析这种工作量和推荐能够提高数据库工作性能的索引配置。
索引调整向导对工作量进行分析之后，可以查看到一系列的报告，还可以使该向导立即创建所建议的最佳索引，或者使这项工作成为一种可以调度的作业，或者生成一个包含创建这些索引的SQL语句的文件。
索引调整向导允许为SQL Server数据库选择和创建一种理想的索引组合和统计，而不要求对数据库结构、工作量或者SQL Server内部达到专家的理解程度。总之，索引调整向导能够作到以下几个方面的工作：
通过使用查询优化器来分析工作量中的查询任务，向有大量工作量的数据库推荐一种最佳的索引混合方式
分析按照建议作出改变之后的效果，包括索引的用法、表间查询的分布和大量工作中查询的工作效果
为少量查询任务推荐调整数据库的方法
通过设定高级选项如磁盘空间约束、最大的查询语句数量和每个索引的最多列的数量等，允许定制推荐方式
图解器
图 解器能够实时抓取在服务器中运行的连续图片，可以选取希望监测的项目和事件，包括Transact-SQL语句和批命令、对象的用法、锁定、安全事件和 错误。图解器能够过滤这些事件，仅仅显示用户关心的问题。可以使用同一台服务器或者其他服务器重复已经记录的跟踪事件，重新执行那些已经作了记录的命令。 通过集中处理这些事件，就能够很容易监测和调试SQL Server中出现的问题。通过对特定事件的研究，监测和调试SQL Server问题变得简单多了。
查询处理器
查询处理器是一种可以完成许多工作的多用途的工具。在查询处理器中，可以交互式地输入和 执行各种Transact-SQL语句，并且在一个窗口中可以同时 查看Transact-SQL语句和其结果集；可以在查询处理器中同时执行多个Transact-SQL语句，也可以执行脚本文件中的部分语句；提供了一 种图形化分析查询语句执行规划的方法，可以报告由查询处理器选择的数据检索方法，并且可以根据查询规划调整查询语句的执行，提出执行可以提高性能的优化索 引建议，这种建议只是针对一条查询语句的索引建议，只能提高这一条查询语句的查询性能。
系统为每一个索引创建一个分布页，统计信息就是指存储 在分布页上的某一个表中的一个或者多个索引的关键值的分布信息。当执行查询语句时，为了提高查询速度 和性能，系统可以使用这些分布信息来确定使用表的哪一个索引。查询处理器就是依赖于这些分布的统计信息，来生成查询语句的执行规划。执行规划的优化程度依 赖于这些分布统计信息的准确步骤的高低程度。如果这些分布的统计信息与索引的物理信息非常一致，那么查询处理器可以生成优化程度很高的执行规划。相反，如 果这些统计信息与索引的实际存储的信息相差比较大，那么查询处理器生成的执行规划的优化程度则比较低。
查询处理器从统计信息中提取索引关键字 的分布信息，除了用户可以手工执行UPDATE STATISTICS之外，查询处理器还可以自动收集统计这些分布信息。这样，就能够充分保证查询处理器使用最新的统计信息，保证执行规划具有很高的优化 程度，减少了维护的需要。当然，使用查询处理器生成的执行规划，也有一些限制。例如，使用执行规划只能提高单个查询语句的性能，但是可能对整个系统的性能 产生正面的或者付面的影响，因此，要想提高整个系统的查询性能，应该使用索引调整向导这样的工具。
结论
在以前的SQL Server版本中，在一个查询语句中，一个表上最多使用一个索引。而在SQL Server 7.0中，索引操作得到了增强。SQL Server现在使用索引插入和索引联合算法来实现在一个查询语句中的可以使用多个索引。共享的行标识符用于连接同一个表上的两个索引。如果某个表中有一个聚簇索引，因此有一个聚簇键，那么该表上的全部非聚簇索引的叶节点使用该聚簇键作为行定位器，而不是使用物理记录标识符。如果表中没有聚簇索引，那么非聚簇索引继续使用物理记录标识符指向数据页。在上面的两种情况中，行定位器是非常稳定的。当聚簇索引的叶节点分开时，由于行定位器是有效的，所以非聚簇索引不需要被修改。如果表中没有聚簇索引，那么页的分开就不会发生。而在以前的版本中，非聚簇索引使用物理记录标识符如页号和行号，作为行的定位器。例如，如果聚簇索引（数据页）发生分解时，许多记录行被移动到了一个新的数据页，因此有了多个新的物理记录标识符。那么，所有的非聚簇索引都必须使用这些新的物理记录标识符进行修改，这样就需要耗费大量的时间和资源。
索引调整向导无论对熟练用户还是新用户，都是一个很好的工具。熟练用户可以使用该向导创建一个基本的索引配置，然后在基本的索引配置上面进行调整和定制。新用户可以使用该向导快速地创建优化的索引。
索引的一些场景
1．选择唯一性索引
唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的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的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时间。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，为这样的字段建立索引，可以提高整个表的查询速度。
4．限制索引的数目
索引的数目不是越多越好。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，会使更新表变得很浪费时间。
5．尽量使用数据量少的索引
如果索引的值很长，那么查询的速度会受到影响。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(10)类型的字段需要的时间要多。
6．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的若干个字符，这样可以提高检索速度。
7．删除不再使用或者很少使用的索引
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。
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a 1=”” 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成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、性别字段可能在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吗？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条扫描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。所以语句应该写成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
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。