数据库索引优化要遵循以下准则：1.理解数据结构与索引机制；2.确定优化的目标；3.选择索引类型；4.注意索引设计的顺序；5.检视查询性能，深入分析查询语句。优化的起点，是深入探索数据表结构与数据的使用模式。
1.理解数据结构与索引机制
进行索引优化前，务必深入理解数据表的结构及其所存储的数据的使用模式。例如，一个电商系统的订单表可能涉及到订单ID、用户ID、商品ID等字段，根据查询需求，需要为哪些字段建立索引？是选择单列索引还是复合索引？了解数据结构有助于做出明智的决策。
2.确定优化的目标
索引优化并非单纯为了提高查询速度，还可能涉及提高写入性能、减少存储开销等多方面的目标。对于需要频繁查询的字段，建立索引是明智的选择；而对于经常变动的字段，频繁的更新可能导致索引重建，从而影响性能。确定优化目标，有助于权衡利弊，做出合适的决策。
3.选择索引类型
数据库系统提供了多种索引类型，如B-tree、哈希、位图等。不同的索引类型适合处理不同的查询模式。例如，B-tree索引适合范围查询，而哈希索引适合精确匹配查询。选择合适的索引类型，既可以提高查询性能，也能避免不必要的资源浪费。
4.注意索引设计的顺序
当设计复合索引时，索引的列顺序非常关键。通常，应将最常用于查询条件的列放在前面，这样可以充分利用索引的优势，提高查询性能。同时，要考虑到查询的选择性，选择性较高的列（即具有较多唯一值的列）放在索引的前部，可以提高索引的效率。
5.检视查询性能，深入分析查询语句
即使索引设计得当，也可能因为查询语句的写法、数据库的其他配置或数据的分布而导致查询性能不佳。因此，定期检查查询性能，使用数据库提供的工具（如执行计划）分析查询语句，找出瓶颈，进一步进行优化。
数据库索引优化是一个持续的过程，需要不断地根据业务变化和数据增长来调整策略。只有深入理解数据结构、查询模式及数据库机制，才能制定出有效的索引策略，确保数据库的高效运行。
常见问答：
- 问：为什么数据库索引对性能提升如此关键？
- 答：数据库索引有助于快速定位和检索数据，而不是遍历整个数据表。一个恰当的索引可以大大减少查询所需的I/O操作数量，从而加速查询的执行，尤其是在大型数据集上。
- 问：如何确定为哪些列创建索引？
- 答：选择索引的列通常基于查询的频繁和模式。通常，经常用作WHERE子句条件的列、JOIN操作的列或具有高选择性的列（即该列具有大量唯一值）是创建索引的良好候选者。
- 问：创建过多的索引是否有潜在的问题？
- 答：是的，虽然索引有助于提高查询性能，但过多的索引会导致写操作（如INSERT、UPDATE和DELETE）变慢，因为每次写操作都需要更新相关的索引。此外，索引还会占用额外的磁盘空间。
- 问：什么是聚集索引和非聚集索引，它们有何不同？
- 答：聚集索引决定了数据在磁盘上的物理存储顺序。一个表只能有一个聚集索引。非聚集索引则是一个单独的结构，指向表中的数据。一个表可以有多个非聚集索引。主要的区别是它们的存储方式和如何引用数据。
- 问：使用索引时有哪些常见的陷阱？
- 答：一些常见的陷阱包括：盲目地为每个列创建索引、不定期地维护和重建索引、不考虑查询的实际模式和频率、忽略了索引的选择性，以及不考虑特定的数据库管理系统(DBMS)在索引优化上的特性和差异。
