1、搜索的索引列：最适合索引的列是出现在where子句中的列，或链接子句中指定的列，而不是出现在select关键词后的选择列表中的列
2、使用唯一索引：考虑列中值的分布。索引的列基础越大，索引的效果越好。列如记录性别的列，不管搜索那个性别，都会得出大约一般的行，因此对此列索引没有太大的作用
3、使用短索引：如果对字符串列进行索引，应该制定一个前缀长度，只要有可能就尽量这样做。例如，有一个CHAR(200)列，如果在前10个或者20个字符进行索引能够节省大量索引空间，也可能会使查询更快。较小的索引涉及的磁盘IO较小，较短的值比较起来更快。更重要的是，对于较短的键值，索引高速缓存中能够容纳更多的键值，因此MySQL也可以在内存中容纳更多的值。这样就增加了找到索引行而不用读取索引中较多块的可能性。
4、利用最左前缀。创建一个n列的索引时，实际是创建了MySQL可利用的n个索引。多列索引可起几个索引的作用，因为可以利用索引中最左边的列集来匹配行。这样的列集成为最左前缀
5、不要过度索引。不要以为索引"越多越好"，什么东西都用索引是错误的。每个额外的索引都要占用额外的磁盘空间，并降低写操作的性能。在修改表的内容时，索引必定进行更新，有时可能需要重构，因此，索引越多，所花的时间越长。如果一个索引很少使用或从不使用，那也会不必要的减缓表的修改速度。此外，MySQL在生成一个执行计划时，需要考虑各个索引，这也要花费时间。创建多余的索引给查询优化带来了更多的工作。索引太多也可能会使MySQL选择不到所要使用的最好索引。只保持所需的索引有利于查询优化
6、对于InnoDB存储引擎的表，记录默认会按照一定的顺序保存，如果有明确定义的主键，则会按照主键顺序保存。如果没有主键，但有唯一索引，那么就会按照唯一索引的顺序保存。如果既没有主键又没有唯一索引，那么表中会自动生成一个内部列，按照这个列的顺序保存。按照主键或者内部列的顺序进行访问的速度是最快的，索引InnoDB表尽量自己指定主键，当表中同时有几列都是唯一的，都可以作为主键的时候，要选择最常最为访问条件的列作为主键，提高查询的效率。另外，还需要注意，InnoDB表的普通索引都会保存主键的键值，所以主键要尽可能选择较短的数据类型，可以有效地减少索引的磁盘占用，提高索引的缓存效果
Hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree索引
1)Hash索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询。
由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。
2)Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。
由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash值，而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算；
3)Hash索引不能利用部分索引键查询。
对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。
4)Hash索引在任何时候都不能避免表扫描。
前面已经知道，Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中，由于不同索引键存在相同 Hash 值，所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数，也无法从 Hash索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。
5)Hash索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高
对于选择性比较低的索引键，如果创建 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能