MySQL中提高性能的一个最有效的方式是对数据表设计合理的索引。索引提供了高效访问数据的方法，并且加快查询速度，因此索引对查询的速度有着至关重要的影响。
- 使用索引可以快速定位表中的某条记录，从而提高数据库查询的速度，提高数据库的性能
- 如果查询时没有使用索引，查询语句就会扫描表中的所有记录。在数据量大的情况下，这样查询的速度会很慢。
大多数情况下都（默认）采用B+树来构建索引。只是空间列类型的索引使用R-树，并且MEMORY表还支持hash索引。
其实，用不用索引，最终都是优化器说了算。优化器时基于什么的优化器？基于cost开销（CostBaseOptimizer）,它不是基于规则（Rule-BasedOptimizer）,也不是基于语义，怎么样开销小就怎么来。另外，SQL语句是否使用索引，跟数据库版本、数据量、数据选择度都有关系。
1、要尽量满足全值匹配
2、最佳左前缀法则
MySQL可以为多个字段创建索引，一个索引可以包含16个字段。对于多列索引，**过滤条件要使用索引必须按照索引建立时的顺序，依次满足，一旦跳过某个字段，索引后面的字段都无法被使用。**如果查询条件中没有使用这些字段中的第1个字段时，多列（或联合）索引不会被使用。
索引文件具有B-Tree的最左前缀匹配特性，如果左边的值未确定，那么无法使用此索引【Alibaba《开发手册》】
3、主键插入顺序尽量自增
4、计算、函数、类型转换（自动或手动）
计算
EXPLAIN SELECT * FROM `s1` WHERE id = id + 1
函数
EXPLAIN SELECT min(key2) FROM `s1` where key2 = 10036类型转换
此时key1是varchar类型
EXPLAIN SELECT * FROM `s1` where key1 = 1
5、范围条件右边的列表
应用开发中范围查询，例如：金额查询，日期查询往往都是范围查询。应该查询条件放置where语句最后。（创建联合索引中，务必把范围涉及到的字段写在最后）
EXPLAIN SELECT * FROM `s1` WHERE key1 = 'vLuQVg' and key3 = 'RQFCYj' and key2 >10036
联合索引失效，注意顺序不是SQL，而是设计索引的顺序
6、不等于（!=或者<>）
EXPLAIN SELECT * FROM `s1` WHERE key1 != 'vLuQVg'
7、is not null
EXPLAIN SELECT * FROM `s1` WHERE id is not null
8、like以通配符%开头
EXPLAIN SELECT * FROM `s1` WHERE key1 like '%v'
页面搜索严禁左模糊或者全模糊，如果需要请走搜索引擎来解决。【Alibaba 《Java开发手册》】
9、OR前后存在非索引的列
在WHERE子句中，如果在ON前的条件列进行了索引，而在OR后的条件列没有进行索引，那么索引也会失效。也就是说，OR前后两个条件中的列都是索引时，查询中才使用索引。
因为OR的含义就是两个只要满足一个即可，因此只有一个条件列进行了索引时没有意义的，只要有条件的列没有进行索引，就会进行全表扫描，因此索引的条件列也会失效
EXPLAIN SELECT * FROM `s1` where key1 = 'vLuQVg' OR common_field ='ExCtlZpyzZ'
10、数据库和表的字符统一
建议
- 对于单列索引，尽量选择针对当前query过滤性更好的索引。
- 在选择组合索引的时候，当前query中过滤性最好的字段在索引字段顺序中，位置越靠前越好。
- 在选择组合索引的时候，尽量选择能够包含当前query中的where子句中更多字段的索引。
- 在选择组合索引的时候，如果某个字段可能出现范围查询时，尽量把这个字段放在索引次序的最后面。
