了解索引的成本：索引并非免费。它们会产生开销：
存储空间：索引会占用磁盘空间。虽然对于较小的索引来说，这通常只是个小问题，但对于非常大或数量众多的索引来说，累积起来就会非常麻烦。
写入性能开销： 每一个 插入，更新， 或者 删除对索引列的操作需要更新相应的索引。索引越多，开销也就越大，可能会降低写入操作的速度。
维护：为了保持效率，索引需要定期重建或重组，尤其是在进行重大数据修改之后。碎片化的索引会降低性能。
利用查询执行计划（EXPLAIN PLAN）：这是您进行智能索引的最强大的工具。解释计划（或类似命令）显示数据库优化器打算如何执行查询。它揭示了：
是否正在使用索引。正在使用哪些索引。操作的顺序（表扫描、索引查找、排序、连接）。估计成本（I/O、CPU）。通过分析执行计划，您可以识别性能瓶颈并 埃及电话营销数据 确定现有索引是否得到有效利用，或者是否需要新的索引。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。
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。
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，一些高级策略可以通过智能索引显著提高查询性能：
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)）， 在哪里 列1是关键，列2、列3是存储在索引叶级别的非键列。