碎片化： 随着时间的推移， 插入，更新， 和 删除操作会导致索引碎片化，从而导致 I/O 效率低下。定期重建或重组索引是必要的。
未使用的索引：已创建但从未使用的索引会消耗存储空间，并增加写入开销，却没有任何好处。请定期识别并删除未使用的索引。
绩效指标：监控查询执行时间、I/O 速率、CPU 利用率和索引使用情况统计数据，以识别趋势和潜在问题。
高级智能索引策略
除了基本原理之外，一些高级提高查询性能：
1.覆盖索引（仅索引扫描）
这是一种非常有效的优化，其中查询所需的所有列（在选择 列表， 在哪里条款，加入条件等）存在于索引本身中。当查询可以完全通过索引满足时，数据库将避免访问实际的表数据（这是一个速度慢得多的操作，可能涉及磁盘 I/O）。这通常使用包括索引定义中的子句（例如，在表名 (col1) 上创建索引 ix_name INCLUDE (col2, col3)）， 在 塞浦路斯电话营销数据 哪里 列1是关键，列2、列3是存储在索引叶级别的非键列。
例子： 从订单中选择 order_id、customer_id，其中 order_date >= '2023-01-01'如果你有一个索引订单（order_date）INCLUDE（order_id，customer_id），此查询可以通过仅索引扫描来满足，从而避免表访问。
2.部分索引（过滤索引）
某些数据库允许您仅针对表中满足特定条件的行子集创建索引。当大型表包含频繁查询的行子集时，这尤其有用。部分索引更小、更新速度更快，并且占用的空间更少。
3.基于函数的索引
如果您的查询经常在以下列上使用函数在哪里条款（例如，其中 UPPER(电子邮件) = '...'，其中日期（时间戳列）='...')，则可能不会使用列本身的常规索引。基于函数的索引（或表达式索引）允许您对表达式或函数的结果进行索引。聚集索引决定了数据行在磁盘上的物理存储顺序。这意味着实际数据行的存储顺序与索引的顺序相同。一个表只能有一个聚集索引。
好处：
非常适合按顺序检索大量行的范围扫描和查询。
聚集索引的叶级是数据，因此一旦找到索引条目，就不需要进行额外的查找来检索行数据。
注意事项：
仔细选择至关重要，因为更改聚集索引可能涉及大量数据重组。