1.添加PRIMARY KEY（主键索引）：
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2.添加UNIQUE(唯一索引) ：
3.添加INDEX(普通索引) ：
4.添加FULLTEXT(全文索引) ：
5.添加多列索引：
在实际开发中使用数据库时，难免会遇到一些大表数据，对这些数据进行查询时，有时候SQL会查询得特别慢，这时候，有经验的老师傅会告诉你，你看一下哪几个字段查的多，加一个索引就好了。
那么，怎么合理地建立索引呢？这里分享一下我的一些经验，如有不妥之处，欢迎批评指正。
1、不要盲目建立索引 ， 先分析再创建
索引虽然能大幅度提升我们的查询性能，但也要知道，在你进行增删改时，索引树也要同样地进行维护。所以，索引不是越多越好，而是按需建立。最好是在一整块模块开发完成后，分析一下，去针对大多数的查询，建立联合索引。
2、使用联合索引尽量覆盖多的条件
这是说在一个慢sql里假如有五个where ，一个 order by ，那么我们的联合索引尽量覆盖到这五个查询条件，如果有必要，order by 也覆盖上 。
3、小基数字段不需要索引
这个意思是，如果一张表里某个字段的值只有那么几个，那么你针对这个字段建立的索引其实没什么意义，比如说，一个性别字段就两种结果，你建了索引，排序也没什么意思（也就是索引里把男女给分开了）
所以说，索引尽量选择基数大的数据去建立，能最大化地利用索引
4、长字符串可以使用前缀索引
我们建立索引的字段尽量选择字段类型较小的，比如一个varchar(20)和varchar(256)的，我们在20的上面建立的索引和在256上就有明显的差距（字符串那么长排序也不好排呀，唉）。
当然，如果一定是要对varchar(256)建立索引,我们可以选择里面的前20个字符放在索引树里（这里的20不绝对，选择能尽量分辨数据的最小字符字段设计），类似这样KEY index(name(20),age,job) ，索引只会对name的前20个字符进行搜索，但前缀索引无法适用于order by 和 group by。
5、对排序字段设计索引的优先级低
如果一个SQL里我们出现了范围查找，后边又跟着一个排序字段，那么我们优先给范围查找的字段设置索引，而不是优先排序。
6、如果出现慢SQL，可以设计一个只针对该条SQL的联合索引。
不过慢SQL的优化，需要一步步去进行分析，可以先用explain查看SQL语句的分析结果，再针对结果去做相应的改进。explain的东西我们下次再讲。
PS：在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，而不是 执行这条SQL。
建立索引，要使用离散度（选择度）更高的字段。
我们先来看一个重要的属性列的 离散度，
count(distinct(column_name)) : count(*) -- 列的全部不同值个数：所有数据行行数
数据行数相同的情况下，分子越大，列的离散度就越高。简单来说，如果列的重复值越多，离散度就越低，重复值越少，离散度就越高。
当字段值比较长的时候，建立索引会消耗很多的空间，搜索起来也会很慢。我们可以通过截取字段的前面一部分内容建立索引，这个就叫前缀索引。
创建一张商户表，因为地址字段比较长，在地址字段上建立前缀索引
create table shop(address varchar(120) not null);
alter table shop add key(address(12)); // 截取12个字符作为前缀索引是最优的吗？
问题是，截取多少呢？截取得多了，达不到节省索引存储空间的目的，截取得少了，重复内容太多，字段的散列度（选择性）会降低。怎么计算不同的长度的选择性呢？
先看一下字段在全部数据中的选择度计算公式：
select count(distinct address) / count(*) from shop;
select count(distinct left(address, n)) / count(*) as subn from shop;
count(distinct left(address,n)) / count(*) 的结果是会随着 n 的变大而变大。举个例子，现在有两个address（东大街长兴小区，东大街福乐小区），那么 distinct(address，2) distinct(address，3）
==所以，截取的长度越长就会越接近字段在全部数据中的选择度
==所以，我们要权衡索引大小和查询速度。
举个例子，通过不同长度去计算，与全表的选择性对比：
SELECT COUNT(DISTINCT(address))/COUNT(*) sub, -- 字段在全部数据中的选择度
COUNT(DISTINCT(LEFT(address,5)))/COUNT(*) sub5, -- 截取前5个字符的选择度
COUNT(DISTINCT(LEFT(address,7)))/COUNT(*) sub7,
COUNT(DISTINCT(LEFT(address,9)))/COUNT(*) sub9,
COUNT(DISTINCT(LEFT(address,10)))/COUNT(*) sub10, -- 截取前10个字符的选择度
COUNT(DISTINCT(LEFT(address,11)))/COUNT(*) sub11,
COUNT(DISTINCT(LEFT(address,12)))/COUNT(*) sub12,
COUNT(DISTINCT(LEFT(address,13)))/COUNT(*) sub13,
COUNT(DISTINCT(LEFT(address,15)))/COUNT(*) sub15
FROM shop;
+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+
| sub | sub5 | sub7 | sub9 | sub10 | sub11 | sub12 | sub13 | sub15 |
+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+
| 0.9993 | 0.0225 | 0.4663 | 0.8618 | 0.9734 | 0.9914 | 0.9943 | 0.9943 | 0.9958 |
+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+
可以看到在截取 11 个字段时 sub11(0.9993) 就已经很接近字段在全部数据中的选择度 sub(0.9958)了，而且长度也相较后面更短一些， 综合考虑比较合适。
ALTER TABLE shop ADD KEY (address(11));
1.索引的个数不要过多（浪费空间，更新变慢）
2.在用于 where 判断 order 排序和 join 的（on）字段上创建索引
3.区分度低的字段，例如性别，不要建索引（离散度太低，导致扫描行数过多）
4.更新频繁的值，不要作为主键或者索引（页分裂）
5.不建议用无序的值作为索引，例如身份证、UUID（在索引比较时需要转为ASCII，并且插入时可能造成页分裂）
6.若在多个字段都要创建索引的情况下，联合索引优于单值索引
7.联合索引把散列性高（区分度高）的值放在前面
