索引设计原则
    1、代码先行，索引后上
    不知大家一般是怎么给数据表建立索引的，是建完表马上就建立索引吗？
    这其实是不对的，一般应该等到主体业务功能开发完毕，把涉及到该表相关sql都要拿出来分析之后再建立索引。
    2、联合索引尽量覆盖条件
    比如可以设计一个或者两三个联合索引(尽量少建单值索引)，让每一个联合索引都尽量去包含sql语句里的where、order by、group by的字段，还要确保这些联合索引的字段顺序尽量满足sql查询的最左前缀原则。
    3、不要在小基数字段上建立索引
    索引基数是指这个字段在表里总共有多少个不同的值，比如一张表总共100万行记录，其中有个性别字段，其值不是男就是女，那么该字段的基数就是2。
    如果对这种小基数字段建立索引的话，还不如全表扫描了，因为你的索引树里就包含男和女两种值，根本没法进行快速的二分查找，那用索引就没有太大的意义了。
    一般建立索引，尽量使用那些基数比较大的字段，就是值比较多的字段，那么才能发挥出B+树快速二分查找的优势来。
    4、长字符串我们可以采用前缀索引
    尽量对字段类型较小的列设计索引，比如说什么tinyint之类的，因为字段类型较小的话，占用磁盘空间也会比较小，此时你在搜索的时候性能也会比较好一点。
    当然，这个所谓的字段类型小一点的列，也不是绝对的，很多时候你就是要针对varchar(255)这种字段建立索引，哪怕多占用一些磁盘空间也是有必要的。
    对于这种varchar(255)的大字段可能会比较占用磁盘空间，可以稍微优化下，比如针对这个字段的前20个字符建立索引，就是说，对这个字段里的每个值的前20个字符放在索引树里，类似于 KEY index(name(20),age,position)。
    此时你在where条件里搜索的时候，如果是根据name字段来搜索，那么此时就会先到索引树里根据name字段的前20个字符去搜索，定位到之后前20个字符的前缀匹配的部分数据之后，再回到聚簇索引提取出来完整的name字段值进行比对。
    但是假如你要是order by name，那么此时你的name因为在索引树里仅仅包含了前20个字符，所以这个排序是没法用上索引的， group by也是同理。所以这里大家要对前缀索引有一个了解。
    5、where与order by冲突时优先where
    在where和order by出现索引设计冲突时，到底是针对where去设计索引，还是针对order by设计索引？到底是让where去用上索引，还是让order by用上索引?
    一般这种时候往往都是让where条件去使用索引来快速筛选出来一部分指定的数据，接着再进行排序。
    因为大多数情况基于索引进行where筛选往往可以最快速度筛选出你要的少部分数据，然后做排序的成本可能会小很多。
    6、基于慢sql查询做优化
    可以根据监控后台的一些慢sql，针对这些慢sql查询做特定的索引优化。
    关于慢sql查询不清楚的可以参考这篇文章：https://blog.csdn.net/qq_40884473/article/details/89455740

    索引设计实战
    以社交场景APP来举例，我们一般会去搜索一些好友，这里面就涉及到对用户信息的筛选，这里肯定就是对用户user表搜索了，这个表一般来说数据量会比较大，我们先不考虑分库分表的情况，比如，我们一般会筛选地区(省市)，性别，年龄，身高，爱好之类的，有的APP可能用户还有评分，比如用户的受欢迎程度评分，我们可能还会根据评分来排序等等。
    对于后台程序来说除了过滤用户的各种条件，还需要分页之类的处理，可能会生成类似sql语句执行：
    select xx from user where xx=xx and xx=xx order by xx limit xx,xx
    对于这种情况如何合理设计索引了，比如用户可能经常会根据省市优先筛选同城的用户，还有根据性别去筛选，那我们是否应该设计一个联合索引(province,city,sex) 了？这些字段好像基数都不大，其实是应该的，因为这些字段查询太频繁了。
    假设又有用户根据年龄范围去筛选了，比如 where province=xx and city=xx and age>=xx and age<=xx，我们尝试着把age字段加入联合索引 (province,city,sex,age)，注意，一般这种范围查找的条件都要放在最后，之前讲过联合索引范围之后条件的是不能用索引的，但是对于当前这种情况依然用不到age这个索引字段，因为用户没有筛选sex字段，那怎么优化了？其实我们可以这么来优化下sql的写法：where province=xx and city=xx and sex in (‘female’,’male’) and age>=xx and age<=xx
    对于爱好之类的字段也可以类似sex字段处理，所以可以把爱好字段也加入索引 (province,city,sex,hobby,age)
    假设可能还有一个筛选条件，比如要筛选最近一周登录过的用户，一般大家肯定希望跟活跃用户交友了，这样能尽快收到反馈，对应后台sql可能是这样：
    where province=xx and city=xx and sex in (‘female’,’male’) and age>=xx and age<=xx and latest_login_time>= xx
    那我们是否能把 latest_login_time 字段也加入索引了？比如 (province,city,sex,hobby,age,latest_login_time) ，显然是不行的，那怎么来优化这种情况了？其实我们可以试着再设计一个字段is_login_in_latest_7_days，用户如果一周内有登录值就为1，否则为0，那么我们就可以把索引设计成 (province,city,sex,hobby,is_login_in_latest_7_days,age) 来满足上面那种场景了！
    一般来说，通过这么一个多字段的索引是能够过滤掉绝大部分数据的，就保留小部分数据下来基于磁盘文件进行order by语句的排序，最后基于limit进行分页，那么一般性能还是比较高的。
    不过有时可能用户会这么来查询，就查下受欢迎度较高的女性，比如sql：where sex = ‘female’ order by score limit xx,xx，那么上面那个索引是很难用上的，不能把太多的字段以及太多的值都用 in 语句拼接到sql里的，那怎么办了？其实我们可以再设计一个辅助的联合索引，比如 (sex,score)，这样就能满足查询要求了。
    以上就是给大家讲的一些索引设计的思路了，核心思想就是，尽量利用一两个复杂的多字段联合索引，抗下你80%以上的查询，然后用一两个辅助索引尽量抗下剩余的一些非典型查询，保证这种大数据量表的查询尽可能多的都能充分利用索引，这样就能保证你的查询速度和性能了！