数据库优化器依靠数据分布的统计信息来制定明智的查询计划决策。对于多列查询，尤其是包含相关列的查询，创建多列统计信息（通常以直方图的形式）可以帮助优化器生成更准确的计划，从而提高索引利用率。
6. 索引排序依据 和 分组依据
索引可以显著加快排序依据 和 分组依据通过提供已排序的数据，从而无需显式排序操作（这可能非常昂贵，特别是对于大型数据集）。对于排序依据，索引中的列应与排序依据条款。对于分组依据，索引分组依据列可以允许数据库使用索引扫描进行聚合。
7. 连接索引
为了实现高效的连接，请确保在条款（加入连接过程中，两个表都会被索引（条件）。这使得数据库能够在连接过程中快速找到匹配的行。
自动化和人工智能在智能索引中的作用
手动分析查询工作负载、识别索引候选并执行维 捷克共和国电话营销数据 护可能是一项艰巨且耗时的任务，尤其是在大型动态环境中。这时，自动化以及日益增长的人工智能 (AI) 在智能索引中发挥着关键作用：
自动索引推荐工具：许多数据库系统和第三方工具都提供分析查询日志并推荐最佳索引的功能。这些工具通常使用启发式方法和基于成本的分析来推荐有益的索引。
自调整数据库：真正自我调优的数据库愿景包括自主索引管理。这些系统持续监控查询性能，在有利时自动创建新索引，并删除未使用或效率低下的索引。
用于查询优化的机器学习：人工智能和机器学习算法正在被开发来学习复杂的查询模式和数据关系，超越传统的统计数据来预测最佳索引策略，甚至建议查询重写以获得更好的性能。
工作负载感知索引：未来的系统可能会使用人工智能来了解工作负载的动态特性并实时调整索引策略，针对高峰期或特定类型的查询进行优化。
虽然完全自主和完美的索引管理仍然是一个活跃的研究和开发领域，但当前的工具和功能已经提供了重要的帮助，使 DBA 和开发人员能够专注于更高级别的架构挑战。