数据库索引创建的核心原则与最佳实践
一、核心设计原则
最左前缀匹配原则
- 联合索引按字段顺序生效，如
(A,B,C)索引支持A/A,B/A,B,C查询，但跳过A的条件无法触发索引。 - 范围查询（
>/<）后字段失效，如WHERE A>1 AND B=2仅生效A字段索引。
- 联合索引按字段顺序生效，如
高区分度字段优先
- 选择重复率低的字段（如
user_id而非gender），区分度建议>0.32。 - 公式：
区分度 = COUNT(DISTINCT(col)) / COUNT(*)。
- 选择重复率低的字段（如
索引精简性原则
- 单表索引数建议≤5个，避免写操作性能下降。
- 扩展已有索引优于新建索引（如将
index(a)改为index(a,b)）。
覆盖索引优先
- 联合索引包含所有查询字段可避免回表，如
SELECT name FROM users WHERE age=30使用INDEX(age,name)。
- 联合索引包含所有查询字段可避免回表，如
禁止索引计算
避免在索引列使用函数或运算，如
WHERE YEAR(create_time)=2025需改写为范围查询。
二、最佳实践策略
1. 索引类型选型
| 索引类型 | 适用场景 | 性能特点 |
|---|---|---|
| B+Tree | 精确匹配/范围查询（OLTP核心） | 读写均衡，支持排序 |
| BRIN | 时间序列数据（如日志表） | 存储空间降低90%+ |
| GIN | JSON/数组/全文检索 | 加速复杂数据类型查询 |
2. 分布式数据库优化
sql
-- GaussDB示例：全局分片索引 CREATE INDEX idx_orders_global ON orders USING GLOBAL (order_id) DISTRIBUTE BY HASH(order_id); -- 哈希分片加速节点并行查询:ml-citation{ref="6" data="citationList"}
3. 避坑指南
- 字符串索引：超长字段用前缀索引
sql
CREATE INDEX idx_name ON users (name(10)); -- 仅索引前10字符 - 更新频繁字段：避免为高频更新低查询字段建索引。
- NULL值处理：
IS NULL条件需单独建立FILTERED INDEX。
三、实战检验标准
性能验证工具
- MySQL：
EXPLAIN ANALYZE。 - PostgreSQL：
pg_stat_statements。 - GaussDB：
EXPLAIN PERF。
- MySQL：
关键指标
- 索引命中率：
>99% - 回表比例：
<10%（可通过覆盖索引优化）。 - 索引存储占比：不超过数据量的
30%。
- 索引命中率：