在CentOS上优化MySQL数据库的索引，可以采取以下策略：
1. 选择合适的存储引擎
- 使用InnoDB存储引擎，因为它支持事务和行级锁，相较于MyISAM引擎性能更好。
2. 索引设计原则
- 代码先行，索引后上：在主体业务功能开发完毕，相关SQL分析后再建立索引。
- 高频查询列优先：为WHERE、JOIN、ORDER BY、GROUP BY等子句中频繁使用的列创建索引。
- 避免低基数列：低基数列（如性别、状态等重复值多的列）不适合创建索引。
- 尽量使用自增整数作为主键，避免使用UUID等无序主键。
- 控制索引数量：单表索引建议不超过5个，避免冗余索引。
- 联合索引尽量覆盖条件：优先使用组合索引，遵循最左前缀原则。
3. 索引类型选择
- B+树索引：适用于范围查询和排序查询，稳定且支持范围查询。
- 哈希索引：适用于等值查询，查询速度极快但不支持范围查询。
- 全文索引：适用于复杂文本检索，但占用空间大、维护复杂。
- 空间索引：适用于地理位置查询，使用场景有限。
4. 索引优化技巧
- 创建合适的索引：为经常用于查询条件的列创建索引，使用最左前缀规则。
- 避免过度索引：不要为低基数列创建索引，以免影响写入性能。
- 定期维护索引：使用OPTIMIZE TABLE命令定期整理索引碎片。
- 分页查询优化：根据自增且连续的主键排序的分页查询，或使用非主键字段排序的分页查询。
- 连接查询优化：关联字段加索引，优先选择小表做驱动表。
- 使用覆盖索引：查询时所有需要的数据都可以从索引中获取，而不需要再去查询数据表。
5. 查询优化
- 编写高效的SQL语句：避免使用SELECT *，而是只查询需要的字段。
- 使用EXPLAIN分析查询：通过EXPLAIN命令来分析查询的执行计划，了解索引是否被有效利用。
- 避免全表扫描：确保查询能够利用到索引，避免使用LIKE查询导致全表扫描。
6. 定期维护
- 分析慢查询日志：定期检查慢查询日志，对执行时间长的查询进行优化。
- 重建索引：定期重建索引，保持索引的高效性。
7. 使用性能优化工具
- MySQLTuner：使用MySQL自带的性能优化工具进行性能分析和建议。
- Percona Toolkit：使用Percona提供的工具进行更深入的性能调优。
通过上述优化措施，可以显著提高MySQL在CentOS上的性能。需要注意的是，每个环境和应用场景都是独特的，因此在进行优化时，应该根据实际需求和硬件配置进行调整，并持续监控优化效果，以确保数据库的高效运行。