# 索引建立方案

索引最好是让你的各个where、orderby和group by后面跟的字段都是联合索引的最左侧开始的部分字段，这样他们都能用上索引（索引顺序一致）
不要为字段基础小的字段建立索引，如只有1、0值
建立索引，尽量使用那些基数比较大的字段，就是值比较多的字段，那么才能发挥出B+树快速二分查找的优势来。
尽量是对那些字段的类型比较小的列来设计索引，比如说什么tinyint之类的，因为他的字段类型比较小，说明这个字段自己本身的值占用磁盘空间小，此时你在搜索的时候性能也会比较好一点。
建立出来的索引其实类似于KEY my_index(name(20),age,course)；假设name是varchar(255)类型的，但是在索引树里你对name的值仅仅提取前20个字符而已。
- where条件里搜索的时候就可以使用前20个字符在索引中搜索
- 但order by name、group by就不行
因为你插入的数据值可能根本不是按照顺序来的，很可能会导致索引树里的某个页就会自动分裂，这个页分裂的过程就很耗费时间，因此一般让大家设计索引别太多，建议两三个联合索引就应该覆盖掉你这个表的全部查询了。
建议主键一定是自增的，别用UUID之类的，因为主键自增，那么起码你的聚簇索引不会频繁的分裂，主键值都是有序的，就会自然的新增一个页而已，但是如果你用的是UUID，那么也会导致聚簇索引频繁的页分裂。
实际场景中，往往where和order by是没法都用到索引的
设计索引的时候，必须把经常用做范围查询的字段放在联合索引的最后一个，才能保证你SQL里每个字段都能基于索引去查询。
在查询的时候如果有些字段是不使用的，可以用in (所有枚举值)的方式去写，这样可以让所有查询条件都用上你的索引，同时对范围查询的age字段必须放在最后一个，这样保证范围查询也能用上索引
计算或者是函数不能使用索引
可以将一个范围查询，去增加一个字段，让这个字段变成枚举查询；
- where xx xxx and age>=xx and age<=xxx and latest_login_time>=xx（==原来==）
  - （province, city, sex, hobby, character, age, latest_login_time）
- 加一个does_login_in_latest_7_days，用户是否7天内登录的字段
  - 索引改成（province, city, sex, hobby, character,does_login_in_latest_7_days, age）
  - 这个字段就是1，否则超过7天没登录，这个字段就是0
  - where xx xxx and age>=xx and does_login_in_latest_7_days=1 and age<=xxx（==现在==）
针对一些低基数字段筛选(比如性别筛选)+评分排序(比如对分数排序)的查询场景，可以设计类似（sex, score）的辅助索引

==尽量利用一两个复杂的多字段联合索引，抗下你80%以上的查询，然后用一两个辅助索引抗下剩余20%的非典型查询，保证你99%以上的查询都能充分利用索引，就能保证你的查询速度和性能！==

索引优化方案

强制使用索引

force index(xxxxx索引名)

1	select * from t1 force index(index_category) where r1='xx' and r2='xx' order by id desc limit xx,xx