根據Alibaba規範，指明在業務上具有唯一特性的字段，即使是組合字段，也必須建造唯一索引。
例如，學生表中的學號時具有唯一性的字段，為該字段建立唯一性索引可以快速查詢出某個學生的信息，如果使用姓名的話，可能存在同名的情況，從而降低查詢速度。
某個欄位在Select語句的Where條件中常被使用到，那麼就需要為這個欄位建立索引，尤其實在資料量大的情況下，建立普通索引就可以大幅提升查詢效率。
例如測試表student_info有100萬數據，假設查詢student_id=112322的用戶信息，如果沒有對student_id字段創建索引，查詢結果如下：
select course_id, class_id, name, create_time,student_id from student_info where student_id = 112322;# 花费211ms
#為student_id建立索引後，查詢結果如下：
alter table student_info add index idx_sid(student_id); select course_id, class_id, name, create_time,student_id from student_info where student_id = 112322;# 花费3ms
索引就是讓資料依照某種順序進行儲存或檢索，因此當使用Group by對資料進行分組查詢或使用Order by對資料進行排序的時候，就需要對分組或排序的欄位進行索引。如果待排序的欄位有多個，則可以在這些欄位上建立組合索引。
例如，依照student_id將學生選秀的課程分組，顯示不同的student_id和課程的數量，顯示100個。如果沒有對student_id建立索引，查詢結果如下：
select student_id,count(*) as num from student_info group by student_id limit 100;#花费2.466s
#為student_id建立索引後，查詢結果如下：
alter table student_info add index idx_sid(student_id); select student_id,count(*) as num from student_info group by student_id limit 100;#花费6ms
#對於既有group by又有order by的查詢語句，建議最好建立聯合索引，並且將group by中的字段放到order by字段的前邊，滿足‘最左前綴匹配原則’ ，這樣索引的使用率就會高，自然查詢的效率也會高；同時8.0之後的版本支援降序索引，如果order by之後的欄位時降序的，可以考慮直接建立降序索引，也會提高查詢效率。
對資料按照某個條件進行查詢後再進行Update或Delete的操作，如果對Where欄位建立了索引，就能答覆提升效率。原因是因為需要先根據Where條件列檢索出來這條記錄，然後再對他進行更新或刪除。如果進行更新的時候，更新的字段是非索引字段，提升效率會更明顯，這是因為費索引字段更新不需要對所以進行維護。
例如對student_info表中的name欄位為sdfasdfas123123的資料修改student_id為110119，在沒有對name欄位建立索引的情況下，執行情況如下：
update student_info set student_id = 110119 where name = 'sdfasdfas123123';#花费549ms
#新增索引後，執行情況如下：
alter table student_info add index idx_name(name); update student_info set student_id = 110119 where name = 'sdfasdfas123123';#花费2ms
有時候需要對某個欄位進行去重，使用Distinct，那麼對這個建立索引也會提升查詢效率。
例如查詢課程表中不同student_id都有哪些，如果沒有為student_id建立索引，執行情況如下：
select distinct(student_id) from student_id;#花费2ms
建立索引後，執行情況如下：
alter table student_info add index idx_sid(student_id); select distinct(student_id) from student_id;#花费0.1ms
#首先，連接表的資料量盡量不超過3張，因為每增加一張表就相當於增加了一次嵌套的循環，數量級成長非常快，嚴重影響查詢效率。其次，對Where條件建立索引，因為Where才是對資料條件的過濾，如果再資料量非常大的情況下，沒有Where條件過濾時非常可怕的，最後，對於連接的欄位建立索引，並且改欄位再多張表中類型必須一致。
例如，只對student_id建立索引，查詢結果如下：
select course_id, name, student_info.student_id,course_name from student_info join course on student_info.course_id = course.course_id where name = 'aAAaAA'; #花费176ms
給name欄位建立索引後，查詢結果如下：
alter table student_info add index idx_name(name); select course_id, name, student_info.student_id,course_name from student_info join course on student_info.course_id = course.course_id where name = 'aAAaAA'; #花费2ms
这里所说的类型小值意思是该类型表示的数据范围的大小。比如在定义表结构的时候要显示的指定列的类型，以整数类型为例，有TINYINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT等，他们占用的存储空间依次递增，能表示的数据范围也是一次递增。如果相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，例如能使用INT不要使用BIGINT，能使用MEDIUMINT不使用INT，原因如下：
数据类型越小，在查询时进行的比较操作越快
数据类型越小，索引占用的空间就越少，在一个数据页内就可以存下更多的记录，从而减少磁盘I/O带来的性能损耗，也就意味着可以存储更多的数据在数据页中，提高读写效率。
上述对于主键来说很合适，因为在聚簇索引中既存储了数据，也存储了索引，可以很好的减少磁盘I/O；而对于二级索引来说，还需要一次回表操作才能查到完整的数据，也就能加了一次磁盘I/O。
根据Alibaba开发手册，在字符串上建立索引时，必须指定索引长度，没有必要对全字段建立索引。
比如有一张商品表，表中的商品描述字段较长，在描述字段上建立前缀索引如下：
create table product(id int, desc varchar(120) not null); alter table product add index(desc(12));
区分度的计算可以使用count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)来确定。
列的基数值得时某一列中不重复数据的个数，比如说某个列包含值2，5，3，6，2，7，2，虽然有7条记录，但该列的基数却是5，也就是说，在记录行数一定的情况下，列的基数越大，该列中的值就越分散；列的基数越小，该列中的值就越集中。这里列的基数指标非常重要，直接影响是否能有效利用索引。最好为列的基数大的列建立索引，为基数太小的列建立索引效果反而不好。
可以使用公式select count(distinct col)/count(*) from table 来计算区分度，越接近1区分度越好。
这条就是通常说的最左前缀匹配原则。 通俗来讲就是将Where条件后经常使用的条件字段放在索引的最左边，将使用频率相对低的放到右边。
通常索引的建立是有代价的，如果建立索引的字段没有出现在where条件（包括group by、order by)中，建议一开始就不要创建索引或将索引删除，因为索引的存在也会占用空间。
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。比如学生表中的性别字段，只有男和女两种值，因此无需建立索引。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。
4、避免对经常更新的表创建过多的索引
频繁更新的字段不一定要创建索引，因为更新数据的时候，索引也要跟着更新，如果索引太多，更新的时候会造成服务器压力，从而影响效率。
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，同时也会降低更新表的速度。
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会被使用到。DBA应定期找出这些索引并将之删除，从而较少无用索引对更新操作的影响。
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会被使用到。DBA应定期找出这些索引并将之删除，从而较少无用索引对更新操作的影响。
以上是MySQL索引建立原則的範例分析的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
