1. 索引创建原则：聚焦高频与复合
仅为经常用于WHERE子句、JOIN条件或ORDER BY子句的列创建索引，避免为低频列或无筛选效果的列添加索引（如状态值为“active”的列，若90%以上记录均为active，则索引意义不大）。优先使用复合索引（多列组合）优化多条件查询，复合索引的列顺序需遵循最佳左前缀法则——若索引为(age, classId, name)，查询条件需从左到右连续使用（如WHERE age=10 AND classId=5可使用索引，但WHERE classId=5则无法使用后续列索引）；若查询条件包含范围查询（如age>10），范围查询列后的索引列将失效（如WHERE age>10 AND classId=5仅能用到age列索引）。
2. 索引使用规范：避免无效场景
禁止在索引列上执行函数操作或计算（如WHERE UPPER(name)='JOHN'、WHERE date(create_time)=CURDATE()），这类操作会导致索引失效；避免OR连接非索引列（如WHERE age=10 OR classid=100，若classid无索引，则整个查询会全表扫描），需确保OR前后条件均有索引；禁止左模糊或全模糊查询（如LIKE '%keyword'、LIKE '%keyword%'），这类查询无法利用B+树索引的特性，建议使用全文索引（FULLTEXT）或外部搜索引擎（如Elasticsearch）替代。
3. 索引维护：定期优化与监控
定期通过SHOW INDEX FROM table_name命令查看索引使用情况（关注Used字段，若为NO则表示该索引未被使用），删除未使用或低效索引（如创建后从未被查询引用的索引），减少写操作的开销（INSERT、UPDATE、DELETE会同步更新索引，过多索引会降低写性能）；使用OPTIMIZE TABLE命令重建索引，整理索引碎片（尤其针对频繁更新的表，碎片率过高会导致索引查询效率下降）；监控慢查询日志（通过slow_query_log参数开启），结合EXPLAIN分析慢查询的执行计划，重点关注type（访问类型，如ALL表示全表扫描）、key（使用的索引）、rows（扫描行数）等字段，针对性优化索引。
4. 复合索引设计：遵循过滤性与顺序
复合索引的列顺序需兼顾过滤性与范围查询：优先将过滤性高的列（如性别、地区等区分度高的列）放在前面（如gender列的区分度为0.9，age列为0.7，则顺序应为(gender, age)）；若有范围查询列（如age>18），将其放在复合索引的最后一位（如(gender, age)，避免范围查询导致后续列索引失效）；尽量让复合索引覆盖查询（即索引包含查询所需的所有列，如SELECT name, age FROM student WHERE gender=1 AND age=10，复合索引(gender, age, name)可实现覆盖，无需回表查询数据行）。
5. 避免过度索引：平衡读写性能
索引虽能提升查询速度，但会增加写操作的开销（每次INSERT、UPDATE、DELETE都需要更新索引）和存储空间占用（尤其是大型表的索引）。需根据业务场景权衡：例如，频繁更新的表（如订单表）应减少不必要的索引；只读或查询频繁的表（如配置表）可适当增加索引。