1. 不要盲目给所有字段创建索引，索引虽然可以提高查询效率，但会增加存储空间，并增加INSERT、UPDATE、DELETE时维护索引的成本，应根据实际查询场景选择需要建立索引的字段。
2. 优先给经常用于查询条件的字段建立索引，例如WHERE、JOIN、ORDER BY、GROUP BY中经常使用的字段。
3. 注意字段的区分度，字段区分度越高，索引筛选数据的能力通常越强，查询时需要进一步处理的数据越少，因此索引的收益通常越大。
4. 合理设计联合索引，如果多个字段经常组合在一起作为查询条件，可以考虑建立联合索引，让一棵 B+Tree 同时按照多个字段进行组织和定位，从而更好地匹配这类查询。
5. 注意联合索引中字段的顺序，需要遵循最左前缀原则，根据实际查询场景合理安排字段顺序。
6. 注意索引字段的长度，索引字段越长，索引本身占用的空间通常越大，也会增加索引维护和访问的成本。对于较长的字符串字段，如果完整字段不需要参与索引，可以根据数据特点使用前缀索引，只对字段前 N 个字符建立索引，从而减少索引大小。
7. 避免对索引字段进行函数或计算操作，普通索引是按照原字段值建立的有序结构，如果在查询条件中对索引字段进行函数或计算，查询条件可能无法直接利用这个有序结构进行定位，因此可能导致索引无法充分利用。
8. 避免索引字段发生隐式类型转换，索引字段是什么类型，查询条件就尽量使用什么类型，避免 MySQL 在比较时对索引字段进行隐式类型转换，从而影响索引的使用。
9. 注意LIKE查询的写法，B+Tree 索引是有序的，LIKE 'abc%'确定了字符串的开头，因此可以利用索引的有序性快速定位范围；而LIKE '%abc%'开头不确定，无法根据 B+Tree 的顺序确定搜索范围，所以普通 B+Tree 索引通常无法有效利用。
10. 主键索引需要合理设计，InnoDB 中主键是聚簇索引，主键不仅决定数据在聚簇索引中的组织方式，而且主键值还会被二级索引引用，因此主键应该尽量短、稳定，并避免频繁修改，以减少索引空间和维护成本。
11. 创建索引后要使用EXPLAIN进行分析，确认 MySQL 是否真正使用了索引，以及索引是否达到了预期效果。