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索引的概念：
索引是提高查询速度的一种手段。索引有很多种，以下是索引树的结构
要求查询出薪资大于5000的雇员信息，只要在树中找到5000的节点，直接查询该节点右边的数据即可，左边就不用管了，这样提高了查询的效率。
将数据按照索引数据的方式保存需要先创建索引。
基本语法：
CREATE INDEX 索引名 ON 数据表（字段名）;
删除索引：
DROP INDEX 索引名;
注意：系统默认主键使用索引。
复合索引
一个索引在多个字段上创建，就是一个索引作用于多个字段。
例如：CREATE INDEX 索引名 ON 数据表（字段1，字段2）;
注意：查询数据使用字段2，此时使用的是全表扫描模式，查询数据使用字段1，此时使用的是索引扫描模式。（此现象叫做索引的最左原则）
在Oracle中使用了多个字段，并且是AND 连接的条件，那么字段的顺序不影响扫描的方式（索引扫描），如果是mysql则需要和复合索引的字段顺序一致。使用OR连接条件会导致索引失效，应该使用UNION ALL 代替OR查询。
总结：索引不能随便用。如果一张数据表更新频率太高，更新数据之后需要重新创建索引，这一过程很耗费性能。
1、对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在进行条件判断的字段上创建索引。（使用索引的数据表不能更新频率太高，否则需要重新再创建索引，耗费性能。）
2、尽量避免在WHERE子句中对字段进行null值判断、对字段进行表达式计算操作、使用!=或<>操作符、使用or来连接条件（如果一个条件有索引一个没有索引），否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
3、NOT IN 要慎用，否则会导致全表扫描，可用NOT EXISTS代替。
4、模糊查询使用了“%”也会导致索引失效（可以将用户可能输入的关键字使用下拉列表列出来，在数据库中使用全名称查询，比如说：SELECT * FROM emp WHERE job LIKE ‘关键字’）。
5、使用复合索引要满足最左原则，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序一致。
6、UPDATE语句，不要更改全部字段，否则需要重新创建索引，损耗性能
7、对于多张大数据（几百条）的连接（多表连接查询），可以考虑使用程序去实现，尽量不要连接查询（多表查询出现笛卡尔积增加内存开销）。
8、索引不是越多越好，索引提高了select查询的效率，但同时也降低了insert插入及update更新的效率，插入或更新有时可能会重建索引。
9、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这样会降低查询和连接的性能，并且会增加存储的开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型来说只需要比较一次就够了。
10、任何地方都不要使用select *，用具体的字段代替‘*’，不要返回用不到的任何字段。
11、使用慢查询来进行数据库的优化。观察到慢查询的最方便途径是（Spring+Druid）可以轻松的实现，可以观察具体哪些sql语句是执行最慢的，之后再对查询进行优化。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/wdss/p/10731800.html
