合理设计复合索引顺序可显著提升查询性能。1. 遵循最左前缀原则，查询必须从索引最左列开始，中间不跳列；2. 将高选择性列前置，选择性=去重值/总行数，越接近1越好；3. 匹配查询模式，使索引支持WHERE、ORDER BY和GROUP BY，避免filesort；4. 等值查询列在前，范围查询列在后；5. 避免冗余索引，定期通过SHOW INDEX和performance_schema清理未使用索引；6. 持续结合EXPLAIN分析执行计划，根据实际查询和数据变化调整索引顺序。
MySQL索引顺序的优化直接影响查询性能，尤其在复合索引（多列索引）中尤为关键。合理的索引列顺序可以显著提升查询效率、减少扫描行数，并避免额外的排序或临时表操作。
理解最左前缀原则
复合索引遵循“最左前缀”匹配规则，即查询条件必须从索引的最左列开始，且中间不能跳过列。例如，索引 (a, b, c)，以下查询能命中：
WHERE a = 1WHERE a = 1 AND b = 2WHERE a = 1 AND b = 2 AND c = 3
但 WHERE b = 2 或 WHERE a = 1 AND c = 3 只能部分使用或无法使用该索引。因此，索引列顺序应优先将筛选性高、常用于等值查询的列放在前面。
将高选择性的列前置
选择性是指某列不同值的数量与总行数的比例。选择性越高，过滤效果越好。例如用户表中的 email 列通常比 gender 列选择性高。在创建复合索引时，应尽量将选择性高的列放在前面，以快速缩小结果集。
可以通过以下SQL评估列的选择性：
SELECT COUNT(DISTINCT column_name) / COUNT(*) FROM table_name;
结果越接近1，选择性越高。若某列选择性极低（如状态字段只有0/1），可考虑不将其作为复合索引的首列。
兼顾查询模式与排序需求
索引顺序还需匹配实际查询场景。如果常见查询包含 ORDER BY 或 GROUP BY，应让索引顺序覆盖这些子句，避免 filesort 或临时表。
例如查询为：
lucene索引优化 中文WORD版
本文档主要讲述的是lucene索引优化；这篇文章主要介绍了如何提高Lucene的索引速度。介绍的大部分思路都是很容易尝试的，当然另外一部分可能会加大你程序的复杂度。所以请确认索引速度确实很慢，而且很慢的原因确实是因为Lucene自身而造成的；希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看
0 查看详情 SELECT * FROM orders WHERE user_id = 123 ORDER BY created_time DESC;
此时创建索引 (user_id, created_time) 可同时满足条件过滤和排序，无需额外排序操作。
注意：范围查询列（如 >, 10，索引应为 (a, b)，而不是 (b, a)。
避免冗余与重复索引
过多或重复的索引会增加写操作开销并占用存储空间。例如已有索引 (a, b)，再创建 (a) 就是冗余的，因为最左前缀已覆盖单列 a 的查询。但 (b, a) 与 (a, b) 不是等价的，不能互相替代。
建议定期审查索引使用情况：
SHOW INDEX FROM table_name;SELECT * FROM performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage WHERE table_name = ‘your_table’;
找出未被使用的索引并进行清理。
基本上就这些。索引顺序不是一成不变的，需结合具体查询语句、数据分布和业务变化持续调整。通过分析执行计划（EXPLAIN）验证索引是否生效，是优化过程中必不可少的一步。
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