一、适合索引创建的情况

索引是帮助MysqL高效获取数据的数据结构，建立索引的目的是为了减少磁盘IO的次数。

1. 字段的数值有唯一性的限制 索引本身可以起到约束的作用，比如唯一索引、主键索引均有唯一性索引的约束，因此在数据表中，如果某个字段是唯一的，便可以直接创建唯一性索引或主键索引。通过使用索引可以更快地确定某条记录。 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确定某个学生的信息，但如果使用学生姓名（存在同名现象）会降低查询效率。

业务上具有唯一特性的字段，即使是组合字段，也必须建成唯一索引。唯一索引尽管影响了插入速度，但这个速度损耗可以忽略，可以明显提高查找速度。

2. 频繁作为where查询条件的字段 当某个字段在select语句中的where条件中经常被使用，该字段需要建立索引。在大数据的情况下，创建普通索引可以大幅提升数据查询的效率。

3. 经常group by和order by的字段 索引是让数据按照某种顺序（有序的）进行存储或检索，当使用group by对数据进行分组查询，或使用order by对数据进行排序的时候，这种有序的特性会提升查询的效率，因此需要对分组或者排序的字段进行索引。如果待排序的字段有很多，可以在这些字段上建立组合索引。

4. update、delete的where条件字段 当对数据按照某个条件进行查询后在进行update或delete的操作，如果对where字段创建了索引，便可根据where条件检索出这条记录，然后再对它进行删除或更新，可以大幅提升效率。如果进行更新的时候，更新的字段是非索引字段，由于非索引字段更新不需要对索引进行维护，提升的效率会更明显。

5. distinct字段需要创建索引 由于索引有序的特性，distinct字段建立索引后，去重的效率会大幅提升。

6. 使用字段类型小的创建索引 类型大小代表数据范围的大小，比如TINYINT，MEDIUMINT、INT、BIGINT等，它们占用的存储空间依次递增，表示的整数范围依次递增。如果对某个整数字段建立索引，在表示的整数范围允许的情况下，让索引字段使用较小的类型，比如使用INT就不要使用BIGINT，能使用MEDIUMINT就不使用INT。有如下原因：

• 数据类型越小，查询比较的操作越快
• 数据类型越小，索引占用的存储空间越少，一个数据页可以存放更多的记录，减少磁盘io的次数，可以把更多的数据页缓存在内存中，从而加快读写效率。

对于表的主键更加适用，因为不仅聚簇索引会存储主键值，其他所有的二级索引（非聚簇索引）都会存储一份记录的主键值，如果主键值使用更小的数据类型，可以节省更多的存储空间和提高IO效率。

7. 使用字符串前缀创建索引 当字符串很长时，存储一个字符串需要占用很大的存储空间，为该字符串创建索引时，会引起如下问题。

• B+树索引中的记录需要把该列的完整字符串存储起来，费时，字符串越长，在索引中占用的存储空间越大。
• B+树索引中索引列存储的字符串很长，字符串比较时会耗费更多时间。 可以通过截取字符前面的一部分建立索引（前缀索引）。查找记录虽然不能精确定位到记录的位置，但是能定位到相应前缀所在的位置，然后根据前缀相同记录的主键值回表查询完整的字符串值。节约空间和时间。但无法使用索引排序，只能使用文件排序。

8. 散列性高的字段适合作为索引

联合索引把散列性高的字段放在左侧

9. 使用最频繁的索引放在联合索引的左侧
10. 多个字段创建索引时，联合索引优于单值索引

总结：实际工作中索引的数目并不是越多越好，单张表的索引数量不超过6个。①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。②索引会影响INSERT、DELETE、UPDATE等语句的性能，表中的数据更改的同时，索引也会进行调整和更新，会造成负担。③优化器在选择优化查询时，会根据统一信息，对每一个可以用到的索引进行评估，以生成一个最好的执行计划。如果同时有很多个索引都可以用于查询，会增加MySQL优化器生成执行计划的时间，降低查询性能。

二、不适合索引创建的情况

1. 在where、group by、order by条件中使用不到的字段，不创建索引
2. 数据量小的表最好不创建索引
3. 大量重复性数据（散列性低）的字段不创建索引
4. 避免对经常更新的表创建过多索引

• 频繁更新的字段不一定要创建索引，更新数据，需要索引，索引太多，更新索引会造成负担，影响效率。
• 建立索引虽然提高了查询速度，同时降低更新表的速度。

5. 无序的列不建立索引
6. 删除不使用或很少使用的索引
7. 不创建冗余或重复的索引