标签：建立 文件 ons 读取 情况 决定 weight margin set
1. 【强制】业务上具有唯一特性的字段，即使是多个字段的组合，也必须建成唯一索引。
说明：不要以为唯一索引影响了 insert 速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的 ； 另外，即使在应用层做了非常完善的校验控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律，必然有脏数据产生。
2. 【强制】超过三个表禁止 join 。需要 join 的字段，数据类型必须绝对一致 ； 多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引。
说明：即使双表 join 也要注意表索引、 SQL 性能。
3. 【强制】在 varchar 字段上建立索引时，必须指定索引长度，没必要对全字段建立索引，根据实际文本区分度决定索引长度即可。
说明：索引的长度与区分度是一对矛盾体，一般对字符串类型数据，长度为 20 的索引，区分度会高达 90%以上，可以使用 count(distinct left( 列名, 索引长度 )) / count( * ) 的区分度来确定。
4. 【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊，如果需要请走搜索引擎来解决。
说明：索引文件具有 B - Tree 的最左前缀匹配特性，如果左边的值未确定，那么无法使用此索引。
5. 【推荐】如果有 order by 的场景，请注意利用索引的有序性。 order by 最后的字段是组合索引的一部分，并且放在索引组合顺序的最后，避免出现 file _ sort 的情况，影响查询性能。
正例： where a =? and b =? order by c; 索引： a _ b _ c
反例：索引中有范围查找，那么索引有序性无法利用，如： WHERE a >10 ORDER BY b; 索引a _ b 无法排序。
6. 【推荐】利用覆盖索引来进行查询操作，避免回表。
说明：如果一本书需要知道第 11 章是什么标题，会翻开第 11 章对应的那一页吗？目录浏览一下就好，这个目录就是起到覆盖索引的作用。
正例：能够建立索引的种类分为主键索引、唯一索引、普通索引三种，而覆盖索引只是一种查询的一种效果，用 explain 的结果， extra 列会出现： using index 。
7. 【推荐】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。
说明： MySQL 并不是跳过 offset 行，而是取 offset + N 行，然后返回放弃前 offset 行，返回N 行，那当 offset 特别大的时候，效率就非常的低下，要么控制返回的总页数，要么对超过特定阈值的页数进行 SQL 改写。
正例：先快速定位需要获取的 id 段，然后再关联：
SELECT a.* FROM 表 1 a, (select id from 表 1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) b where a.id=b.id
8. 【推荐】 SQL 性能优化的目标：至少要达到 range 级别，要求是 ref 级别，如果可以是 consts最好。
说明：
1 ）consts 单表中最多只有一个匹配行 （ 主键或者唯一索引 ） ，在优化阶段即可读取到数据。
2 ）ref 指的是使用普通的索引 （normal index） 。
3 ）range 对索引进行范围检索。
反例： explain 表的结果， type = index ，索引物理文件全扫描，速度非常慢，这个 index 级别比较 range 还低，与全表扫描是小巫见大巫。
9. 【推荐】建组合索引的时候，区分度最高的在最左边。
正例：如果 where a =? and b =? ，如果 a 列的几乎接近于唯一值，那么只需要单建 idx _ a索引即可。
说明：存在非等号和等号混合时，在建索引时，请把等号条件的列前置。如： where c >? andd =? 那么即使 c 的区分度更高，也必须把 d 放在索引的最前列，即索引 idx_d_c。
10. 【推荐】防止因字段类型不同造成的隐式转换，导致索引失效。
11. 【参考】创建索引时避免有如下极端误解：
1 ） 宁滥勿缺。认为一个查询就需要建一个索引。
2 ） 宁缺勿滥。认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。
3 ） 抵制惟一索引。认为业务的惟一性一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/rfzhu/p/9923865.html
