1 索引设计原则

1.1 代码先行，索引后上

等到主体业务功能开发完毕，把涉及到该表相关sql都要拿出来分析之后再建立索引。

1.2 联合索引尽量覆盖条件

比如可以设计一个或者两三个联合索引（尽量少建单值索引），让每一个联合索引都尽量去包含sql语句里的where、order by、group by的字段，还要确保这些联合索引的字段顺序尽量满足sql查询的最左前缀原则。

1.3 不在小基数字段上建立索引

索引基数是指这个字段在表里总共有多少个不同的值，比如一张100万行记录的表，其中有个性别字段，其值不是男就是女，那么该字段基数就是2。

对这种小基数字段建立索引，索引树里就包含男和女两种值，根本没法进行快速的二分查找，那用索引就没有太大的意义了。所以，一般建立索引要尽量使用那些基数比较大的字段，这样才能发挥出B+树快速二分查找的优势来。

1.4 对小字段建立索引

尽量对字段类型较小的列设计索引，比如说什么tinyint之类的，因为字段类型较小的话，占用磁盘空间也会比较小，在搜索的时候性能也会比较好一点。

1.5 长字符串采用前缀索引

很多时候我们不得不针对varchar(255)这种字段建立索引，那么对于这种varchar(255)的大字段可能会比较占用磁盘空间，可以稍微优化下。

比如针对这个字段的前20个字符建立索引，类似于 KEY index(name(20),age,position)。此时在where条件里搜索的时候，如果是根据name字段来搜索，那么此时就会先到索引树里根据name字段的前20个字符去搜索，定位到之后前20个字符的前缀匹配的部分数据之后，再回到聚簇索引提取出来完整的name字段值进行比对。

但是假如要是order by name，那么此时name因为在索引树里仅仅包含了前20个字符，所以这个排序是没法用上索引的， group by也是同理。

1.6 where与order by冲突时优先where

在where和order by出现索引设计冲突时，一般往往都是让where条件去使用索引来快速筛选出来一部分指定的数据，接着再进行排序。因为大多数情况基于索引进行where筛选往往可以最快速度筛选出你要的少部分数据，然后做排序的成本可能会小很多。

1.7 基于慢sql查询做优化

可以根据监控后台的一些慢sql，针对这些慢sql查询做特定的索引优化。